伴随着工业信息化、智能化时代的持续推进,工业机器人技术的发展越来越成为了我国工业技术持续发展的重要助推力。在实际工业生产作业中,对于机器人工作效率方面的内容不断被提及,不再是简单追求其准确平稳地实现指定作业任务,同时也要求其作业时间能够尽可能地缩短。由此,可以发现工业机器人轨迹规划中有关时间最优方面的研究工作,对于实际工程应用和轨迹规划技术的进一步发展,都具有举足轻重、不可或缺的研究价值和意义。因此,本文选取六自由度PUMA560工业机器人当作分析对象,并基于运动学变量约束和时间优化的限制条件,对其实现点到点之间轨迹的时间最优化规划任务,并以期为工业机器人在点到点之间的轨迹规划研究,提供一种连续平滑的、安全稳定的时间最优规划方案。具体研究工作如下:(1)对工业机器人相关的空间点位姿、坐标转换、齐次坐标变换等运动学数学基础进行详细介绍。在此基础上,运用改进的D-H参数法和代数解法,对PUMA560机器人连杆结构和运动学相关问题进行讨论分析,并建立了相应的数学模型。最终,借助MATLAB以及Robotics toolbox,对所建的数学模型、机器人机械结构模型、机器人正常运行空间实现仿真。仿真结果验证了所建模型的正确性,也对运行工作空间进行了正确的仿真。(2)对不同轨迹规划空间的基本轨迹规划算法进行了分析,主要介绍了有关直线、圆弧、多项式、B样条曲线等插补算法,并讨论了不同插补算法的长处与弊端。基于此,提出一种4-5-4多项式混合插补算法,具体从该算法的构造原理、算法要求和实现方法等内容进行了分析。最终,借助MATLAB完成本文所提改进算法的测试和对比分析工作,结果证明了其正确性、可控性和优越性。(3)针对标准的PSO优化算法存在着易陷入局部最优、不易获得全局最优解的问题,提出一种将标准的PSO优化算法与自然选择机理和自适应惯性权重因子相结合的改进方案。利用标准的PSO、基于杂交的PSO算法(BreedPSO)、基于模拟退火的PSO算法(SimuAPSO)和本文改进的 PSO 算法对 Sphere、Rastrigin、Griewank三组不同测试函数进行了相关的测试工作,测试结果证明了本文所提改进方案的正确性、优越性。(4)基于以上研究,提出利用改进的PSO优化算法与4-5-4多项式混合插补算法相结合的方案,并将关节运行的角度、速度以及加速度等相关变量约束信息作为限制条件,完成工业机器人在点到点之间有关时间最优的轨迹规划。最终运用仿真实验,验证了本文所提轨迹规划方案的正确性,并且能够使运行时间得到明显缩短,即实现了高效性。