协作机器人在现代化工业制造领域有着非常广泛的应用,并随着产业的发展,对其工作效率、精度、稳定性以及自主性有了更高的需求。对此,本文以四自由度串联协作机器人为对象,分别从机器人关节驱动、轨迹规划和路径规划三个方面进行了研究,从整体上提升协作机器人的运动性能。具体研究内容如下:(1)为提升机器人关节驱动的精度,引入无刷直流电机(BLDC)无感驱动控制方法。针对现有BLDC在低速范围内稳定性较差的问题,提出了改进的过零点(ZCP)检测方法、角度补偿策略和速度计算方法。首先基于电机的数学模型,计算出线-线反电动势(EMF)。然后采用截止频率可变的数字滤波器(LPF)滤除干扰信号,准确获取ZCP信号。最后,根据相反EMF的对称性,结合开环和闭环的角度补偿算法,得到精确的换相信号。此外,提出的速度计算方法可在电机转速下降时实时更新速度,从而提高电机的响应速度和稳定性。仿真和实验结果表明,所提出的无感驱动控制方法具有良好的稳定性和可靠性。(2)针对协作机器人对高工作效率和高精度的需求,设计了一种新的轨迹规划方法。首先,在笛卡尔空间,结合改进的速度前瞻控制算法和三次多项式加减速控制算法,规划出机器人末端轨迹,并通过逆运动学求解得到关节参数。然后,在关节空间,利用提出的速度前瞻控制算法和五次B样条曲线进行轨迹规划,以得到机器人各关节的运动轨迹,使机器人实现平滑稳定的运行。最后,以四自由度串联协作机器人为实验对象,进行样机实验。实验结果表明,所提出的轨迹规划算法达到了预期的高工作效率和高精度要求。(3)为提高协作机器人在复杂环境下自主运动的性能,基于渐进最优的快速随机搜索树(RRT*)算法,提出了一种高效的路径规划算法。首先,针对环境中障碍物分布不均的问题,提出了动态调整扩展步长策略(DID),增加了避障的灵活性。在此基础上,为避免算法陷入局部最优并快速覆盖未知区域,提出了基于高斯分布的分区域采样策略(SSG)。采用以上两种改进策略,可有效减少无效扩展节点数,从而快速搜索到有效路径。最后通过基于二维工作空间的仿真实验,以及四自由度串联协作机器人在三维工作空间的仿真实验,以验证算法的有效性。实验结果表明,改进的算法明显提高了协作机器人路径规划的效率。