闡述了基于機器人外部軸控制的焊接工作站，用于實現高速列車塞拉門的優質高效全自動焊接。工作站除機器人外配置了移動滑臺和單軸回轉變位機，由機器人控制器XRC 實現機器人、移動滑臺和變位機等 9 個伺服軸的協調運動。
基于神經網絡和神經網絡集成理論提出了一種多傳感器信息的數據融合結構，并將其用于機器人的障礙物的識別，提高了系統的識別效率，增強了系統的可靠性。通過分別搭建識別各種障礙物的子網絡 ，以并行集成的方式把各個個體網絡組合起 來 ，可 以獲得一個一個高性能的識別系統 。在HEBUT-I 型移動機器人上進行了驗證 ，取得了很好的識剮效果，為機器人的正確導航奠定了基礎 。
精度設計是機器人誤差標定技術的重要手段，精度綜合是精度分析的逆問題，涉及在工作空間中給定末端操作器的最大位姿誤差后，合理地制定出零部件的制造公差及各關節的裝配誤差的問題。在精度分析的基礎上，基于誤差獨立作用原理和原始誤差等效作用原則 ，考慮運動副配合間隙誤差和桿長誤差 ，利用模糊遺傳算法，以制造成本最小為優化目標，對6一DOF并聯平臺機構進行精度綜合。該方法的求解結果能滿足精度要求，具有實用價值 。
針對不確定機器人軌跡跟蹤控制，提出了基于模糊滑模方法下的神經網絡自適應控制，其中RBF神經網絡集 中補償系統的不確定性，利用帶邊界層滑模變結構方法消除了神經網絡的逼近誤差，并通過模糊方法動態確定邊界層寬度。很好的解決了滑模控制中的抖振現象。仿真實例表明，該控制律能保證誤差的快速收斂性及對參數不確定性和外部擾動的魯棒性。