与传统工业加工技术相比,机器人具有智能化、灵活、高效等特点,多机器人协作作为机器人作业的重要分支,协作水平的高低直接决定了作业的质量和效率。为提高机器人协作的智能化水平,可以通过引入力觉信息和视觉信息来提高机器人的感知能力,并对机器人加工路径进行合理的轨迹优化。本论文以机器人平面加工为例,对基于力觉和视觉的双机器人协作进行了研究。介绍了双机器人协作的背景及研究现状。针对多轮廓零件的机器人加工路径优化问题,提出了一种基于改进遗传算法和最小外接三角形法的机器人加工路径规划新方法,采用基于改良圈的遗传算法优化任意选择的走刀路径,得到轮廓加工序列,而最小外接三角形法对该轮廓序列动态寻找各轮廓入刀节点,构建走刀路径,经过反复迭代,得到了一条优化的走刀路径,仿真结果表明,所提算法可有效构建机器人走刀路径,缩短空行程。在力觉阻抗控制算法的基础上,以铣削加工代木为例,通过正交试验建立了加工力模型。对双目视觉原理进行了介绍,完成了机器人手眼标定,并针对视觉追踪问题,在传统卡尔曼滤波算法的基础上,结合遗传算法,提出了改进的卡尔曼滤波算法,以使得机械手追踪目标物体更加的精准。最后,对机器人协作的耦合、叠加算法进行了分析,并针对双机器人的动态空间平面加工问题,提出了基于力觉和视觉的双机器人协作混合算法,通过合理规划力觉控制算法和视觉控制算法在双机器人协作中各自起到的作用,来增加双机器人协作的智能化水平,并进行了双机协作的仿真分析,以及根据现有的实验加工条件,在双机器人协作理论研究的基础上,进行了相关实验研究,如力反馈对比实验、视觉追踪实验、双机器人平面加工实验,从而验证了所提算法的可行性。