机器人操纵器是当今许多研究热点的组成部分,因此在过去的几十年里,学者们的研究成果取得了巨大的进展。特别是,那些可以用在工业上广泛应用的,具有制造性能或装配性能的机器人操纵器,在学者们的共同努力下,获得了大量的研究成果。然而,为了达到可以提高机器人操纵器的单次移动质量,扩大现有的选择和应用的市场规模,实现缩短生产周期的工业需要,这些现实需求使得关注这一问题的研究人员们不停地进行更加深入的科研攻关。机器人操纵器的性能取决于它的结构,到目前为止,机器人操纵器有两个主要的分类:串联机器人操纵器和并联机器人操纵器。对于传统的串联机器人操纵器,它指的主要是:构成机器人操纵器中,所有的运动轴全都是按顺序排列的。这意味着,机器人操纵器的每个关节以及每个连杆都必须支持运动链的所有连接的重量和负载。在这一过程中,运动学中广泛应用的允许刚体在固定基础上移动的性能是非常重要的一个性质。其中的刚体是指一个机械臂的末端执行器,保证它在空间中的运动可以是平移或旋转运动。应用在工业上的机器人操纵器是具备自动控制的,可重新编程的,多用途性能的机械臂,可以保证在三个或多个转轴上进行编程,同时这些转轴可以固定在原地,也可以保证在应用工业自动化过程中使用。并联机器人操纵器是指一种利用封闭的运动循环,在工具中心点产生运动的操纵器。对于这种运动循环,它能够保证机械装置拥有较高的稳定性、精确性,自重负荷的高比值性以及低惯性;另外,这种并联机器人操纵器还具有很好的可重复性和高动力性。如果我们比较串联机器人操纵器和并联机器人操纵器,我们总是应该在系统工作的地方嵌入终端应用程序,因为有几个应用程序只适用于一种类型的机械臂。特别是并联机器人操纵器的高定位精度和大刚度意味着它能够成为各种工业领域的有用工具:如组装,零件处理,选择和位置焊接,以及生产并联机器人操纵器。并联机器人操纵器除了具有较高的精度、高刚度、高负荷与自重和低惯性,另一方面,与整个系统相比,它的工作区是非常有限和狭小的,这种限制不仅仅是因为设计的原因。Delta机器人操纵器作为并联操纵器的显著例子,被人们所熟知,是最著名、最先进的并联机器人操纵器,现如今已经广泛地被应用在用于挑选和放置的工业活动中。Delta机器人操纵器通常使用绕公共法线旋转准则(PWP)来驱动较高的力臂运转,这意味着,它的设计不能实现较高的机械臂的完全运转。本文论述了研究Delta机器人操纵器的动机、原因以及如何开发一个新颖的运动学方法;同时给出了两种不同工作原理的定义,并给出了一个关于转动球通用转动(RSUR)运动学的介绍。本文定义了两个不同的工作原理,即旋转工作原理和循环工作原理。接下来给出了是关于一种新型的Delta并联机器人操纵器的介绍和描述。本文介绍了一些关于并联机器人操纵器的定义,不同的工作准则,以及Delta机器人操纵器的工作原理。最为重要的是,本文研究出一种先进的Delta机器人操纵器,求解出它的对于3自由度的应用循环工作准则(CWP)的并联操纵器的可行解。与此同时,详细的解释和讨论了这种先进的Delta机器人操纵器的工作体系,期望所具有的优点以及不足。因此可以假定,通过这种旋转运动模式,系统是非常灵敏的前向振动。同样,我们可以假设动能会从系统中取出,因为每个驱动单元的惯性矩必减速。本文介绍和解释一种新型的Delta机器人操纵器,它使用一个扩展的转动球通用转动(RSUR)运动学来满足循环工作原理的要求。进而本文计算了运动学上的和力学上的标准的Delta机器人操纵器和先进的Delta机器人操纵器。对于标准的Delta机器人操纵器,本文只做了简要的介绍,因为很多论文和书籍中都对此做了详细的介绍和研究。本文的研究重点在于先进的Delta机器人操纵器。对于先进的Delta机器人操纵器,转动球通用转动(RSUR)在本质上是在运动学上的和力学上的这对于种机器更加普遍的解释。在此之后,本论文介绍了这种运动学上延伸的转动球通用转动(RSUR),使得Delta机器人操纵器通过被飞速运转的齿轮激发转动,从而实现了驱动机械臂的完全转动。通过以上的改变,驱动机械臂的延伸的运动学的力矩曲线变得更加光滑,与此同时,在同一旋转周期中的有效载荷得到了增大。在此过程中,本文分析了这样一个新的Delta机器人操纵器,包括逆运动学,奇异矩阵分析,工作空间分析,雅可比矩阵开发和逆动力模型。在上述分析中,最重要的步骤就是对于这种改进的机械臂模型的数值模拟。本文详细给出了所有的电脑模型和数值模拟的结果,并对这些为例子进行了讨论和分析。模拟的结果包括:运动学上的模型,先进的Delta机器人操纵器的相反的动态模型,标准的Delta机器人操纵器和运动学上的转动球通用转动(RSUR)。此外,通过标准的Delta机器人操纵器和先进的Delta机器人操纵器之间的对比,充分说明出构成本文所期望达到的目标--先进的Delta机器人操纵器所具有的优越性。本文分析和描述了两种运动学的模型:一种是绕公共法线旋转准则(PWP)的运动模型,另一种是循环工作准则(CWP)的运动模型。对于使用循环工作准则(CWP)的运动模型,本文应用和模拟了一种优化方法来寻找最优化的设计参数。这种优化方法叫做控制随机搜索法(CRS)。控制随机搜索法(CRS)是一种在应用循环工作准则(CWP)的运动模型中,展示出提升轨道设计的算法和可行的工作空间的一种优化方法。本文给出了这种方法的理论介绍和具体的计算公式,讨论了并联机器人操纵器的设计参数优化的问题。在此过程中,推导出了详细的优化公式来解决先进的Delta机器人操纵器的设计参数。这种优化方法遵循一种可控的随机搜索技术,设计参数优化通常可以被描述为一个优化问题,它是最大或最小的一个标准,同时保持其他条件不变。当开始设计优化过程时,可能会产生各种各样的设计公式,特别是由于并联机器人操纵器的复杂性,规定的工作区中的优化公式是常规的。然而,特别是对于并联机器人操纵器来说,只有设计到最大可行的工作空间可能对实际使用有好处,但通常会有不良的运动特性,比如灵巧性或可操纵性。鉴于上述问题,本文提出了可以解决这种优化问题的设计参数,进而求解出两种不同的方法来解决先进的Delta机器人操纵器的设计参数的优化公式:一种方法是对于整个运动学上的先进的Delta机器人操纵器使用雅可比矩阵;另一种方法是:首先优化出运动学上的标准的Delta机器人操纵器,然后应用运动学上延伸的转动球通用转动(RSUR)。最后,本文应用了一种得出设计参数的优化方法,并且给出了这种优化方法的数值模拟结果,同时列表给出了不同优化算法对于同一设计参数所得出的优化指数,使读者能够清晰地看出不同方法的优越性。本文描述了一个关于循环工作原理的轨迹搜索算法的介绍。以控制随机搜索法(CRS)作为基础,研究和提升了运动学上的转动球通用转动(RSUR)的动态模型和Delta机器人操纵器。提升应用于Delta机器人操纵器的动态模型,原因在于:运动学上延伸的转动球通用转动(RSUR)的输入机械臂力矩等于Delta机器人操纵器的机械臂力矩。本文还介绍了一些模拟的数据结果,例如通过比较标准的Delta机器人操纵器和应用了运动学上延伸的转动球通用转动(RSUR)的Delta机器人操纵器的数据证明了使用循环工作准则(CWP)的运动模型的性能和功效。接下来对特别权和ADR的数学模型的实现进行了讨论,并对模拟结果进行了讨论。此外,标准的Delta机器人操纵器和先进的Delta机器人操纵器之间的比较。本文针对不同的优化指标,提出了一种利用控制随机搜索技术对ADR进行设计参数优化的方法。对于研究并联机器人操纵器,尤其是设计应用循环工作准则(CWP)的运动模型的学者,将会对于本文研究的这种新型机器人操纵器的理论分析,数值模拟,优点以及不足有很好的理解。