近年来,随着机器人技术的发展,双臂机器人逐渐成为研究的热点并受到广泛的关注。由于在实际应用中,双臂机器人系统存在输入非线性约束,且受到外部扰动和建模误差的影响,其精确的跟踪和控制成为一个具有挑战的课题。因此,本文针对双臂机器人系统中的控制和约束优化问题进行了深入的研究,并通过仿真实验对提出的算法进行了验证。本文首先运用D-H方法建立双臂机器人运动学模型,应用拉格朗日动力学方程建立单机械臂动力学模型和物体动力学模型。并通过分析机械臂末端执行器和目标物体之间的相互作用力,构建了内力模型。根据双臂机器人协调操作过程中的约束关系,建立了双臂机器人闭链系统的动力学模型。然后介绍了模糊控制的基本理论和控制方法,分析了多输入多输出模糊逻辑系统逼近未知的连续非线性函数的过程。相比于传统控制方法,模糊逻辑系统能够在未知被控对象的精确数学模型的情况下实现良好的控制,为机器人控制器的设计提供了有效的工具。其次,针对双臂机器人与物体组成的闭链系统,采用了一种自适应模糊控制方法,并针对系统建模误差和外部扰动设计控制器。利用Lyapunov稳定性分析理论证明了系统的稳定性。该方法可以较好的在外部干扰下使目标物体跟踪参考轨迹,具有良好的鲁棒性,仿真验证了该方法的有效性。最后,针对系统输入中存在的非线性约束,研究了一类基于自适应逆模块的双臂机器人协调控制方法,并设计了自适应模糊控制器。采用自适应死区逆模块的模糊逻辑系统,能有效的消除非对称死区的影响,提高控制的精度。仿真实验说明系统能够在存在输入死区和外部扰动的情况下达到较好的跟踪效果,具有一定的鲁棒性。