这些工业机器人能够承受高水平的灰尘、颗粒和碎片而不会失效。人类工人在完成打磨工作时冒着安全风险，因为吸入有毒化学物质或接触其他碎片会导致短期和长期的健康影响。工人受伤会导致生产延迟，从而增加成本和时间。与工人不同，机器人可以昼夜不停地工作，不需要休息，也没有受伤的风险。打磨机器人进一步减少周期时间每分钟能够移除几立方毫米的材料，这一速度比人类工人快得多。

打磨机器人为制造商的生产线提供了更大的灵活性。这些机器人不仅能够完成打磨应用，还能够完成其他应用，如材料搬运。事实上，随着刀具更换器像机器人一样的机器人安川MH-50可以表演物料输送和抛光应用，例如打磨，都在同一个工作单元内进行。这为公司节省了劳动力成本，因为同一个机器人可以执行与多个应用程序相关的工作。

Perdereau，V提出了一种混合机器人位置控制方案。随后，周等人提出了一种基于自适应阻抗控制的打磨机器人混合控制策略近设计了一个模糊力控制器，在除锈过程中模仿人类的行为。随后，赵等人提出了一种基于模糊比例积分微分(PID)的力/位扰动抑制控制策略。对于预期的15 N接触力，所提出的控制策略可以实现13.4%的力控制精度，并且0.0362 mm的材料去除深度可以达到1.2微米的精度.朱等提出了一种基于一维力传感器PID控制器的动态控制方法。抛光表面的粗糙度Ra %3C 0.4微米，材料去除深度更稳定，偏差保持在0.003 mm，40 N时的均方差为0.37 N

对于个研究目标，从精度控制、柔顺控制和协同控制三个方面分析了机器人打磨复杂零件所面临的问题和挑战，以及它们对加工工件几何精度、表面完整性和加工效率的影响。对于本综述的第二个目的，整理了迄今为止机器人打磨领域的相关研究工作，并提供了克服挑战的各种策略和替代解决方案。研究视角主要集中在机器人打磨的高精度在线测量、打磨余量控制、恒接触力控制和表面完整性，从而有可能构建机器人打磨系统的“测量-操纵-加工”一体化。对于第三个目标，本研究工作的典型应用是成功实现机器人打磨涡轮叶片和大型复杂结构进行了讨论。此外，还提出了未来工作的一些研究方向，以促进复杂零件的机器人打磨在实际应用中更加智能和。