市场要求铸件的低成本和大批量后处理，在批量铸造生产加工中，打磨机器人，快速的制造速度可以大大缩短产品加工时间.为了实现高产量和低成本，需要快速的工作节奏。反过来，这需要快速响应。确保快速响应是当前提高工作速度必须解决的问题之一。没有快速的响应，很难实现抛光产品的批量生产或低成本生产。铸件表面的部分不需要高精度，可以牺牲以提高速度。当铸件与其他零件，要求精度高。同时，一般铸造加工的零件表面较薄，这是薄脆性铸造零件的特点。然而，由于使用脆性材料和复杂的表面，薄脆性更严重。目前，大多数打磨技术都是针对较重的零件，因此薄而脆的工件磨技术提出了新的要求。需要力控制技术中的准确和快速响应，以及用于打磨工件的的感知和规划策略。
由于打磨过程的复杂性，其部分参数无法实时准确检测，这限制了基于模型的方法在工程实现中的应用。越来越多的研究人员正在使用数据驱动的方法来预测材料去除。
早在2005年，数据驱动方法就被应用于预测材料去除。Panda D使用人工前馈***网络预测材料去除率.Mathew，j .等人使用人工***网络分析材料去除量，工业打磨机器人，并建立参数优化模型.Wang等人提出了一种使用***网络和遗传算法的材料去除预测算法.为了保证打磨工作的全过程检测，有必要构建一个实时监控的焊缝间隙预测系统。于是，D***id Jin Hong研究了一种深度学习视觉系统
打磨工件以确保的力控制会降低加工效率。控制算法比被动柔顺恒力机构复杂得多。此外，当末端执行器接触工件或表面不规则时，力过冲将不可避免且相对较大。因此，铸件打磨机器人，研究人员使用被动柔顺机构来开发末端执行器，并进行了大量的研究。Mohammad等人提出了一种强制末端执行器设计，将其应用于机器人打磨系统，以使打磨工具柔顺并减少振动的影响.李永明提出了基于正负刚度机构组合的恒力机构(CFM)。折叠梁和双稳态梁机构的正负刚度用于抵消零刚度，以产生恒定的力。提出的CFM可以在恒力模式下产生2 mm的冲程范围，abb打磨机器人，12.63 N，小12.43 N，平直度98.41%。
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