随着现代工业在生产过程中对自动化和智能化要求的不断提高,机器人在工业生产中扮演着愈发重要的角色。现如今研究人员在机器人的研究中期望得到更高的效率,更安全的工作进程和更灵活的适应性。因此对机器人轨迹的优化以及对双机器人的应用研究是本文的研究重点,具备一定的现实意义。本文是以冗余工业机器人为研究对象,主要是对其在有障碍物环境中的路径规划,轨迹优化以及双机器人工作中的协调运动进行了研究。研究的主要目的是提供安全有效的机器人运动规划方案,以及在面对单臂难以胜任的任务时更加有效的双机协作方案。为了实现这些目的,本文的主要研究内容如下:首先本文建立了机器人的运动学模型。这一部分先是简单介绍了在机器人在运动学中会采用的位姿描述方法和坐标系之间的运动变换关系。然后本文中以iiwa14为例,利用D-H建模方法建立机器人的正运动学内容,以及利用数值法构建机器人的逆运动学内容。其次,对单机械臂在工作过程中可能会遇到的一些障碍物的危险情况,利用改进的快速搜索随机树算法对机器人进行路径规划,得到一条安全的可行路径。这一部分先是对快速搜索随机树算法进行了介绍,对其改进算法进行了一个简单的分析,然后基于快速搜索随机树算法提出了Gm-RRT算法。利用该算法在随机采样点,新节点的生长以及对路径的优化相关内容的部分改进作为创新点。新算法在二维工作环境中进行了仿真和直观的显示,然后对机器人在有障碍物的环境中进行路径规划的仿真实验,说明了改进算法的可行性。再次,利用改进快速搜索随机树算法对机器人进行的路径规划中得到的关节路径点,添加时间参数,并进行柔顺处理,最后利用智能求优解算法对机器人轨迹做优化处理。开始,选取了B样条曲线对机械臂的路径进行了拟合仿真,得到了高阶可导的轨迹曲线,为轨迹优化做准备。然后就利用粒子群算法对拟合的轨迹进行时间-能量的优化处理。这样尽可能地保证机器人工作效率和稳定工作的平衡。最终利用前一章节中机器人避障时得到的路径点为主要数据,进行优化处理,得到的机器人优化后的轨迹。最后,针对工业机器人在生产中的双机器人协同工作具备效率上的优势,对双冗余自由度机械臂的协调控制进行了简单的分析。首先是利用数值蒙特卡洛法对双机械臂的工作空间进行了计算和显示以及双机械臂间碰撞检测工作。然后是对双冗余自由度机器人协调搬运任务,进行了运动学上的约束分析。并对双冗余自由度机器人的搬运进行了仿真实验,以验证方案的可行性。