随着控制技术与制造技术的进一步发展,工业机器人已成为现代制造业不可或缺的制造装备之一。工业机器人以其高度的通用性、适应性、耐久性和稳定性进一步确立了其在应用领域的优势。现今,机器人不再为实现常规的运动与控制去完成指定的任务,对其运行过程中的精确性、效率性、稳定性提出了更高的要求。机器人轨迹规划作为机器人控制系统研究中的重要部分,一直是研究人员作为提升机器人性能的重点研究方向。本文基于粒子群迭代算法原理与仿真相结合,对机器人轨迹规划展开了相关的研究。主要的研究内容包括以下几个方面:(1)本文以PUMA560型六自由度机器人为研究对象,对机器人机械结构进行了分析,采用D-H参数法建立机械臂的有效数学模型;利用MATLAB软件建立仿真模型,进行正逆运动学运动过程仿真实验。(2)基于逆运动学过程,依据代数法的机理,采用改进的数值计算M程序对逆解进行求解,得到最接近于当前机器人的八组逆解值,且整个程序的求解过程仅为1.5秒,并利用MATLAB软件计算结果验证了M程序计算的正确性,相对误差可控制在0.4%以内。(3)在机器人运行轨迹曲线线性插值方式的选择上,选择高阶多项式曲线建立机器人运行插值轨迹。得到初始与末了均可指定,且运行过程中各点的关节角度、关节角速度和关节角加速度都具有连续性的轨迹。机器人的整个运行轨迹连续且平滑,一定程度上避免了冲击与振动的产生。(4)对关节空间多目标最优轨迹规划方法进行了研究与分析。基于多目标粒子群算法,在考虑多约束条件下,实现机器人运行轨迹多目标(时间、能量消耗、脉动冲击)综合优化。将优化后的结果运用归一化的方法进行数据处理,得到优化后时间性能指标的优化达到了7%、能量消耗性能指标的优化达到了40%、脉动冲击性能指标的优化达到了44%的优化结果。(5)采用ADAMS/View搭建机器人虚拟样模型。导入迭代求优后的轨迹曲线对机器人进行运动学仿真实验。并通过后处理模块ADAMS/PostProcessor验证了多约束条件下多目标轨迹规划迭代算法的正确性。