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

林德斯特兰德研究了测量钢铁工业中管道和棒材直径的激光测量方法。早期应用的特点是精度低，处理速度慢，易受环境干扰。近年来，研究人员研究了激光传感器的工业应用。华中科技大学的徐晓虎使用激光传感器优化了传统的手眼校准算法及其各个方面，并建立了基于刀具中心坐标的手眼标定模型，以获得机器人与激光扫描仪之间的空间位姿关系。拟合误差计算为F = 0.060 mm。更重要的是，当规划了合适的路径时，整个自动校准过程仅持续20 s，这大大节省了校准时间。A. Seidel尝试使用协作式激光轮廓仪获取夹紧位置的几何形状，并使用自适应铣削路径规划方法自动抵消事故引起的零件位置和形状的变化