与串联机器人相比，并联机器人具有刚度大，精度高，承载能力强及响应速度快等优点，在数控加工、医疗卫生、航空航天等领域均具有良好的应用前景，目前已成为机器人领域的研究热点之一。并联机器人末端执行器位姿是反映并联机器人运动状态和系统性能的重要参数，实现其末端位姿实时检测是进一步实现并联机器人末端位姿全闭环高精度控制的基础。目前，在实际并联机器人系统中主要通过编码器获得伺服电动机的运动状态，难以直接实时获取其末端位姿。实时获取多自由度并联机器人高精度的位姿检测信息是并联机器人研究中一个亟待解决的难题。基于此，本文选取了6-PTRT型并联机器人作为研究对象，通过对其进行运动学分析，并利用神经网络，展开了对并联机器人末端位姿实时检测问题的研究。　　 本文首先总结了并联机器人特点，分别从发展历史、应用领域、研究现状及未来展望等方面，简单分析了并联机器人。在分析6-PTRT型并联机器人并联机构特点及其运动控制系统试验平台基础上，针对6-PTRT型并联机器人的末端运动位姿实时检测问题，首先对并联机器人进行运动学分析，然后构建一种收敛快、非线性映射能力强的广义回归神经网络(GRNN)，将并联机器人末端运动期望位姿及其位姿逆解作为神经网络的训练样本，实现并联机器人从关节变量空间到工作变量空间的映射，最后利用训练好的广义回归神经网络和易于检测的各主动副实际运动状态实现并联机器人末端运动位姿的实时检测。并将基于GRNN的仿真结果与基于RBF和BP神经网络的仿真结果进行比较分析。运用VC++设计并联机器人软件系统，完成了各功能模块的开发，基于6-PTRT型并联机器人试验平台，完成并联机器人位姿检测试验。仿真与试验结果表明，利用具有较强的非线性映射能力和柔性网络结构以及高度的容错性和鲁棒性的广义回归神经网络实现对并联机器人末端运动位姿检测的方法，具备较快的收敛速度和较高的检测精度，为解决并联机器人末端位姿实时检测问题提供了一种新的解决方案。