尖锐声脉冲的主要原因是过度打磨。在手工打磨中，突然出现的尖锐声脉冲刺激工人的耳朵，会损伤听力，造成听力下降，甚至造成耳膜穿孔、，导致工作质量下降。在机械打磨过程中，声音可能会超过设备的警报，这可能会在设备运行过程中对工人的健康和设备造成损害。对于智能系统，由于铸造变形结构的不确定性，预测可能不准确，并且容易产生突然尖锐的声音脉冲。这可能导致设备和工件损坏，并可能导致严重事故。

铸造后处理过程中环境噪声大，迫切需要工业机器人实现无人化铸造后处理。有必要研究和分析该技术，以克服打磨过程中高密度粉尘、大振动、高温碎屑飞溅和尖锐声脉冲的挑战。除了打磨过程中的挑战之外，铸件实体设计中的非结构特征和铸造过程中整体倾斜形状的时间变化对铸件的后处理有严重影响。

在铸件打磨过程中，温度、噪声、振动、灰尘、光线等不确定性强的干扰不可避免，限制了视觉传感器的推广和使用。激光传感器可以弥补上述的一些不足，特别是那些由灰尘引起的不足.

早在20世纪70年代，Nitzan等人就利用激光测距系统的距离和强度信息来描述室内场景，激光测距的稳定性和可靠性得到了充分的验证.激光扫描技术在测绘领域得到了进一步发展。在20世纪80年代和90年代，Kak提出在机器人的末端安装单目激光视觉传感器，以扫描被测物体的表面。

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。