随着全球制造工艺和技术的不断进步和发展,机械臂逐渐成为了现代工业化生产中必不可缺少的元素之一,也是企业不断提高竞争力、向智能化转型升级的核心动力。机械臂是目前在制造业中最为常见的一种工业装置,被广泛地应用于切割、装配、码垛、喷涂等场合,并且在医疗手术、航天探测、军事侦查等领域也有涉及。与此同时,伴随着第四次工业革命的发展,全球制造业在未来一段时间内将迎来转型升级的巨大变革,基于大数据驱动和人工智能的制造技术将会引领未来发展,新一代智能机械臂技术也成为人们研究的重中之重。本文以六自由度协作机械臂为研究对象,分别对人机共融控制中的环境感知和柔顺控制进行研究。首先概述机械臂运动控制方法的整体框架,对其避障规划方法进行改进,然后提出了一种基于数据驱动的轨迹跟踪控制方法,并在此基础上研究了人机共融控制策略,从而实现机械臂的智能柔顺控制。首先,基于机械臂的运动学对轨迹规划方法进行分析,然后对协作机械臂在工作空间内的避障运动规划展开研究,提出了一种自适应步长的扩展随机树算法,改进了节点的扩展方法,增强了规划算法的导向性,优化了算法的规划速度,最后通过三次B样条曲线拟合得到平滑的规划路径。其次,考虑到多自由度机械臂存在强耦合、非线性的特点,提出了一种基于数据驱动的轨迹跟踪控制方法。这种方法不需要建立精确的机械臂动力学模型,利用泰勒展开的方法对动力学方程进行离散化和线性化,进而得到机械臂系统的状态空间模型,并将其应用到预测控制中。同时,为了提高系统的准确性,将智能优化算法引入到控制器的设计中,利用粒子群优化算法计算最优控制序列。最后,针对机械臂的人机共融控制方法展开研究,提出了一种人机共融的主动柔顺控制方法,将基于数据驱动的预测控制作为内环,自适应阻抗控制作为外环,使机械臂同时完成位置跟踪和力跟踪,并通过MATLAB仿真验证了此方法的可行性。