转向架构架横梁、侧梁等工件是高铁车辆的重要部件，其表面质量直接影响车辆的安全性能和使用寿命，传统的人工打磨方式效率低下且加工质量不稳定。因此，本项目采用自动打磨机器人系统，该系统由视觉传感器、打磨刀具和机器人本体组成，能够实现对工件表面形状和缺陷的柔性化扫描和识别，根据扫描数据处理结果生成合适的打磨路径和参数，引导机器人进行精确和高效的柔性化加工。

本项目主要目标在于对机器人打磨焊缝过程进行优化，缩短加工节拍、提高打磨精度。项目主要分为以下四个部分展开。

1. 对不同打磨截面形状的焊缝开展应力分析，确定打磨截面形状，并基于此设计磨具，对磨削工艺参数进行优化。

2. 研究通过视觉识别将工件的位置信息化为点云图的算法，并能据此求得焊缝位置，优化识别算法提高打磨精度。

3. 全面分析系统振动、刚度、负载重力等影响因素进行打磨轨迹设计与优化。

4. 基于研究关节电机电流、力矩对末端力的影响进行末端力观测。

1.通过应力分析确定了焊缝打磨截面形状，设计了对应的仿形磨具，并根据磨削力、加工效率和磨削比能对磨削工艺参数进行了多目标优化。

2.针对点云焊缝的识别，通过数学计算和模型特征对比的方法并结合机器人、工件姿态等信息，成功地实现了焊缝的自动识别和分析。

3.建立了末端刚度评价指标，设计了满足打磨要求的打磨轨迹，并根据刚度评价指标在该打磨轨迹的基础上对机器人进行姿态调整，实现末端刚度优化。

4.对机器进行了动力学分析，对关节电流进行了卡尔曼滤波，借助仿真模型计算了末端力，通过LSTM神经网络模型对末端力进行了预测。