工业机器人控制系统是机器人的重要组成部分，主要用于对操作机的控制，以完成特定工作任务。运动控制器在机器人控制系统中占核心地位，是机器人的神经中枢。其设计好坏决定了机器人系统的整体行为和整体性能，决定了控制性能的优劣，同时也影响着机器人使用的方便程度。机器人运动学作为机器人学的一个重要的研究领域，主要研究和解决机械手臂转向何方的问题，其对机器人的控制、机器人动力学和轨迹规划有着深远的影响。针对传统求解工业机器人逆解问题中存在的不足，给出了一种基于改进遗传算法的机械手逆解的求解方法。该算法采用了自适应的交叉，变异算子，改进了排序方法，在保证解的精度的同时对解进行了合理的优化，使求解过程更精确。同时在求解过程中使用罚函数法，对多解问题进行优化，从而逆解更具有实用性。选用工业机器人PUMA560为对象进行仿真实验，从算法快速性方面进行考虑，满足了求解过程的实时性要求。通过使用MATLAB对算法进行仿真，研究表明，该算法求解精度高，并能有效避免多解。同时对比简单遗传算法，该求逆算法具有稳定性好，收敛快等优点。针对现有控制系统的不足，选取OMAP3530和Linux操作系统构建整个工业机器人控制系统，突破了传统工业机器人的封闭结构，具有良好的可扩展性。在OMAP3530上进行编程设计并对该算法进行了移植。通过ARM核和DSP核的协同工作，配合TI官方软件包Codec Engine，ARM端的应用程序调用DSP端遗传算法，并最终返回调用结果。程序运行结果亦显示该遗传算法具有运算精度高，运行速度快等优点；较之普通PC机，OMAP3530平台更小，功耗更低，并且处理速度更快。