中国是鞋品制造大国,每年制鞋业为我国创造巨大经济利润。然而制鞋业主要集中于东南沿海,近年来劳动力成本不断上升,同时我国鞋品生产设备落后,自动化程度不高造成了鞋品一致性差、生产效率低、一线工人工作强度大等问题,上述问题对我国制鞋业的发展产生很大限制。本课题来源于国家重点研发计划“面向运动鞋服行业的机器人自动化生产线”,根据冷粘制鞋行业的实际情况,对工业机器人鞋帮打粗作业进行相应研究,提高了冷粘线鞋帮打粗工序的自动化程度,鞋品取得了较好的打粗效果。首先,查阅相关文献资料,了解了冷粘制鞋机器人打粗作业国内外发展现状以及主要方案,对使用机器人打粗作业的可行性与技术难点分析研究;对打粗设备与课题涉及的相关技术进行了综述。然后,分析了鞋帮打粗工艺,确定机器人打粗作业的基本需求与设计指标。对机器人末端打粗工具的位置与姿态进行数学描述。通过NX10.0与Visual Studio2018利用C++以及UG/Open API对UG进行二次开发,获得了打粗轨迹离散点的位置坐标与矢量信息,并完成坐标系转换与机器人姿态角求解。接着,对KUKA KR10R1100型机器人进行D-H建模,推导其正逆运动学方程。利用3-5-3多项式曲线完成各关节位置-时间序列插值,并利用改进的粒子群算法实现了时间最优鞋帮打粗轨迹规划,提高机器人鞋帮打粗作业效率。基于ROS平台,创建URDF文件对机械臂建模,利用Moveit!实现笛卡尔空间下直线与圆弧轨迹规划完成插补运算。接着,为控制打粗的接触力度来改善打粗效果,避免打粗过程对鞋面产生损伤,设计了一种安装在机器人末端、采用气动控制方式的鞋帮打粗柔顺装置,实现打粗过程中力与位置的解耦,并完成机械结构和气动管路设计。对柔顺打粗力控装置进行建模分析,运用相关理论分析系统的气缸流量特性、电气比例阀的流量特性,建立打粗装置的数学模型并采用模糊PID的控制方式,设计了打粗装置的力控制算法。最后,选取硬件设备,搭建了鞋帮打粗机器人轨迹规划的实验平台,结合KRL语言以及机器人运动控制指令,将打粗轨迹信息转化为机器人运动控制程序完成了鞋帮打粗实验,实验结果发现曲率变化较大的鞋跟鞋头部分打粗均匀,起毛良好,证明了鞋帮打粗轨迹的正确性,能够满足设计的生产需求。基于Simulink设计打粗接触力的仿真实验,通过输入正弦信号测试鞋帮打粗力控系统的鲁棒性,验证了设计的鞋帮打粗装置具有较好的力控制效果,能够输出平稳的鞋帮打粗力。