作为工业机器人智能化和开放性领域发展的一个重要方向,人机协作在机器人领域的发展过程中得到越来越多的重视。相比于协作机器人,工业机器人往往造价较低,且不配备有关节力矩传感器或多维力传感器,在人机协作的实现上存在更大的困难。出于对成本的考虑,目前基于机器人动力学模型是实现工业机器人人机协作的主要途径。论文基于机器人动力学模型,提出了机器人拖动示教和碰撞检测的控制方法。论文构建了机器人的动力学模型,包括动力学方程构建和参数辨识。基于牛顿-欧拉法建立了机器人的逆动力学方程并进行线性化处理,使用多级傅里叶级数轨迹作为激励轨迹和加权最小二乘法求取动力学参数集的具体值。由于机器人关节在低速转动传递过程中存在较大非线性摩擦,为提高动力学模型精度,采用动态摩擦模型对关节摩擦力矩进行建模。论文基于弹性摩擦模型对机器人的关节摩擦力矩进行建模,该模型使用一个弹性摩擦单元和带刚度的弹簧组成,可以有效地描述关节的预滑动摩擦效应和stribeck效应。基于粒子群算法,以计算力矩和测量力矩之间误差的范数作为目标函数,建立参数的迭代优化方案,实现对参数的辨识工作。对于关节减速器内部存在的波动摩擦效应,提出采用傅里叶级数和BP神经网络结合的方法进行建模。接着,本文基于位置控制的驱动器模式,提出了机器人免传感器的拖动示教控制方法,其中包括基于关节空间的拖动示教、基于笛卡尔空间的拖动示教以及在机器人运动过程中的拖动示教控制。拖动示教使用基于广义动量的估计方法计算机器人受到的外力矩,并使用导纳控制控制方法实现。为抵消关节静摩擦力的影响,在控制算法上对拖动示教的起动阶段进行改进,提高拖动的顺滑性。之后,本文分析了机器人在与外界碰撞下的力矩误差的变化特征,并根据是否存在振动现象,将碰撞分为硬碰撞和软碰撞,基于类包络线算法提出一种机器人实时碰撞检测方法。最后,本文以六轴工业机器人为实验对象,对机器人动力学模型、拖动示教以及碰撞检测三个方面展开相关实验。实验首先辨识基本的动力学模型、弹性摩擦模型和波动摩擦模型的相关参数,得到一套完整的机器人模型。接着,在已辨识的动力学模型基础上,实验验证了拖动示教和碰撞检测方法。拖动示教实验部分开展了关节空间的拖动示教、笛卡尔空间的拖动示教以及机器人运动过程中拖动示教三个实验,验证了拖动的有效性和顺滑性。碰撞检测部分则对基于类包络线的碰撞算法在硬碰撞、软碰撞和人机碰撞的条件下进行实验,验证了该算法的碰撞检测灵敏度和安全性。