机器人作为机械、电子、控制、计算机等多学科交叉的自动化设备,因具有良好适用性和高度可靠性,越来越多地被应用于机械加工、喷涂、焊接、装配等工业生产中。由于机器人的应用场景越来越复杂,人们对机器人轨迹规划的要求也越来越高,不仅要考虑到轨迹的平滑,还要考虑机器人运动平稳性以及在某些作业任务中需要对其轨迹进行局部修改的问题,但是传统的轨迹规划算法并不能同时满足这些要求。除此之外,传统轨迹规划很少考虑机器人运动时能量消耗问题,导致能量被大量浪费,而随着国家节能减排、绿色制造的推进,如何减小机器人在轨迹规划过程中的能量消耗也成为当下的研究热点。对此,本文对上述问题展开了研究,针对给定路径的轨迹规划,提出了基于高阶非均匀B样条插补的轨迹规划算法,针对给定始末点但中间路径不确定的轨迹规划运动学参数约束不足以及能量消耗问题,提出了基于粒子群算法的混合插补能耗最优轨迹规划算法。首先,对机器人的研究目的和研究意义进行详细阐述,再对工业机器人轨迹规划控制的国内外研究现状进行分析。为了简化机器人运动学方程,采用D-H法对机器人进行建模。又通过对机器人进行正、逆运动学分析得到各关节运动状态与末端执行器运动状态的变化规律,为后续系统建模与仿真分析打下理论基础。其次,针对机器人给定路径的传统轨迹规划算法在作业时存在轨迹不平滑、对加速度无约束导致冲击以及运行轨迹不能进行局部修改的问题,提出了一种基于高阶非均匀B样条插补的轨迹规划算法,以使机器人能够平稳运行且规划轨迹可被局部修改。再次,针对机器人给定始末点但中间路径不一的问题进行研究,提出5次多项式和7次多项式结合的混合插补算法,建立机器人各关节能耗目标函数对运动过程中的能耗进行计算,基于粒子群算法进行能耗最优轨迹搜寻,提出了基于粒子群算法的混合插补能耗最优轨迹规划算法,以更好地进行轨迹规划的同时减小运动过程能量消耗。然后,对基于高阶非均匀B样条插补的轨迹规划算法和基于粒子群算法的混合插补能耗最优轨迹规划算法进行MATLAB系统建模与仿真分析。仿真结果表明,基于高阶非均匀B样条插补的轨迹规划算法相较于传统的轨迹规划算法运动约束性更好、运行更加平稳;基于5次多项式和7次多项式结合的混合插补算法相对于5次多项式和7次多项式运动约束性更好。基于粒子群算法的混合插补能耗最优轨迹规划算法与未引入粒子群混合插补算法相比能耗更低,在不同迭代次数时能耗分别降低了9.1%、9.26%、9.5%。最后,为进一步验证仿真结果的正确性,本文设计了多轴运动控制器,其硬件部分主要包括控制核心模块、急停模块、供电模块、暂停模块、内外部通讯模块、电机控制模块,软件部分主要包括系统控制主程序、轨迹插补主程序和粒子群寻优算法子程序。构建了由多轴运动控制器、伺服电机、伺服驱动器和上位机组成的机器人控制系统,并采用此系统对基于高阶非均匀B样条插补的轨迹规划算法和基于粒子群算法的混合插补能耗最优轨迹规划算法进行了实验测试。由实验结果可知,基于高阶非均匀B样条插补的轨迹规划算法运动平稳性和局部可修改方面优于传统低阶非均匀B样条插补的轨迹规划算法;本文提出的混合插补算法相对于传统5次多项式插补算法和7次多项式插补算法具有更好的运动约束性,并且基于粒子群算法的混合插补能耗最优轨迹规划算法相比未引入粒子群混合插补轨迹规划算法能耗有所减少,在不同迭代次数时能耗分别降低6.1%、7.91%、9.3%,有效地减少了机器人运行中的能量消耗。