工业机器人集现代制造技术、新型材料技术和信息控制技术为一体,广泛应用于工业生产过程中的搬运、焊接、装配、加工、涂装等方面,并且正向着高速、高精度、高智能化的方向发展,加之产业需求的不断扩大与提升,诸如新型的激光焊接、激光切割等现代任务对机器人的控制精度提出了更加严苛的要求。在传统的机器人控制策略中,由于伺服驱动器内部的PID调节忽略了机器人运动控制中的各项非线性因素,因而,仅通过误差反馈的控制策略是无法保证机器人在高速运行时的控制精度的。而基于机器人动力学模型的前馈补偿控制,可以加快伺服驱动器内部的误差收敛速度,进而改善机器人的动态响应特性。国外先进的整机制造商已将基于动力学模型的力矩补偿技术融入到机器人控制器中,国内现阶段已经投入了大量的时间与精力用于开展机器人的动力学相关研究,虽然理论研究较为深入,但大部分的研究都停留在仿真环节。本文针对工业现场典型的关节型机器人,在总结国内已有研究成果的基础上,设计并完善了关节型机器人的动力学参数辨识方案,并基于现有的实验条件,对本文所设计的方案进行了实验验证。此外,本文利用Simulink通用仿真平台对基于动力学模型的前馈控制方案进行了可行性验证。为开展关节型机器人的动力学参数辨识及前馈控制研究,首先,本文以埃斯顿公司的ER16为研究对象,分析了传统方法在构建机器人动力学模型上的优劣,最终选取迭代式的Newton-Euler法来构建其动力学模型,并基于线性化的数学理论,通过symPybotics工具包整理得关节型机器人动力学模型的最小参数集,最后利用Matlab中的Robotics Toolbox对上述模型进行了验证。接着,论文依据激励轨迹的设计目标,提出了基于有限项傅里叶级数的激励轨迹模型,并在机器人各关节状态的约束下,将模型中回归矩阵的条件数极小化作为优化目标,通过多次筛选求得最优轨迹,最后以ER16前三轴为实验对象开展机器人的动力学参数辨识。针对相关实验数据,本文设计了巴特沃斯滤波与零相位数字滤波相结合的方案,并辅以RLOESS算法,不仅有效地滤除了数据中的高频噪声,而且保证了相位的不失真性。最后,利用加权最小二乘法对动力学参数进行辨识,并设计了空间玫瑰型轨迹用于参数验证。论文最后在上述参数辨识方案的基础上,开展了基于动力学模型的前馈控制研究。依据前馈控制的实现原理以及实际控制系统中的时间约束,并借由Simulink平台对关节型机器人的三轴系统进行了前馈控制的仿真验证。本文通过有无前馈控制的对比仿真实验,证明了基于动力学模型的前馈控制方案有利于提高关节型机器人的轨迹精度,改善机器人的动态响应特性,也为今后的前馈控制实验打下了坚实的基础。