在现代化工业的精密制造过程中,面对存在于机械零件表面的毛刺,传统的工艺方法费时费力,已不能满足实际生产快速化和标准化的需求,而机器人去毛刺在复杂轨迹作业中不仅节省了作业时间还能保证产品质量,其中机器人轨迹规划和性能优化是机器人去毛刺作业的必要关键技术。为了提高工业机器人去毛刺的工作效率,减少所产生的冲击,本文基于华数HSR-605机器人搭建了去毛刺实验平台,以发动机气缸铸件为研究对象,设计了一种基于改进遗传算法的时间-冲击最优轨迹规划方法,建立了HSR-605机器人的运动学模型和动力学模型,同时考虑运动学和动力学约束,对机器人轨迹规划在机器人去毛刺系统中的应用进行深入研究。本文主要包括以下研究内容:1)建立了HSR-605机器人在标准D-H法则下的运动学和动力学数学模型,利用数学软件Maple对机器人从底座到末端执行器之间的运动学矩阵方程和牛顿-欧拉法的动力学方程进行数学推导,应用Matlab软件分析了运动学和动力学模型的正逆解,验证了模型的有效性。2)提出了一种基于改进遗传算法的时间-冲击最优轨迹规划方法,引入海明距离和欧氏距离分别对传统遗传算法的交叉和变异进行改进,采用五次多项式对离散轨迹进行拟合,优化了机器人的运行时间和产生的冲击量。针对机器人时间最优轨迹规划问题,分别从转化为凸优化模型和改进遗传算法两种方法对同一段轨迹进行验证,结果表明对比于凸优化模型方法81.29%的优化效果,本文改进的遗传算法优化效果达到85.5%,具有更好的优化性能。3)搭建了机器人去毛刺系统,验证了所提算法的有效性。基于HSR-605机器人和去毛刺主轴等辅助设备,采用改进遗传算法对发动机气缸铸件进行了去毛刺时间-冲击最优轨迹实验,将实际结果与仿真结果对比分析,本文改进遗传算法优化后的时间为6.69 s,实际跑机测试时间为7.02 s,时间量较初始时间减少了86.62%,冲击量较最优时间产生的冲击量优化了55.86%。