随着工业互联网、智能制造等概念的提出与“中国制造2025”的持续推进,我国制造业正处于战略转型的关键时期,工业机械手作为其重要支撑设备受到了日益广泛的关注。目前针对机械手系统的研究涉及两个关键问题:末端轨迹跟踪与多机械手任务分配,因此研究如何提高机械手的轨迹跟踪控制性能与合理分配作业任务具有重要意义。为解决上述问题,本文以传送带上单台相机和多台机械手组成的抓取系统为研究对象,针对机械手的末端轨迹跟踪提出了有效的控制方法,同时对多个机械手的均衡任务分配方法进行研究。主要研究工作及成果如下:（1）对并联机械手的运动学与工作空间进行分析。简化并联机械手的结构得到其几何模型,在此基础上建立坐标系,进行并联机械手正运动学与逆运动学的分析和求解,求解方法的正确性通过MATLAB验证;基于运动学分析,利用蒙特卡洛法得到机械手的可达工作空间,并对机械手的期望工作空间进行设计求解。（2）针对机械手末端轨迹跟踪控制问题设计快速高精度控制算法。根据拉格朗日法建立并联机械手的动力学模型,考虑到模型不确定性、摩擦、干扰等因素的影响,提出了一种基于HJI（Hamilton-Jacobi Inequality）理论和非线性干扰观测器的积分滑模鲁棒控制算法;通过仿真分析对比发现,相对于基于趋近律的滑模控制算法与基于干扰观测器的滑模控制算法,该算法能够有效提高瞬态响应、降低稳态误差、削弱抖振,具有更好的控制性能。（3）针对多机械手任务分配问题设计均衡任务分配算法并优化系统运行参数。本文提出一种基于改进遗传算法的均衡任务分配策略,该策略能在保证系统不漏抓的同时平衡机械手之间的负荷差异,最大程度实现等寿命运行;在此基础上,为了充分发挥机械手性能,减少机械手等待时间,采用改进粒子群算法对系统运行参数进行优化,进一步提升了综合抓取速率。仿真结果表明所提出算法的均衡性和有效性。（4）搭建多机械手抓取平台并进行仿真验证。在Coppelia Sim中搭建了一个包含传送带、相机和多台机械手的抓取系统,编写任务分配算法程序并进行实验,通过对比不同分配算法的实验结果,验证了均衡任务分配算法的可行性。