随着医学科学的进步,作为临床实验对象的小白鼠需求量日益增大,导致人工饲养的劳动强度不断加重。为解决这一难题,本课题将机器人技术引入饲养过程中,在节省人力物力的同时确保无菌环境、保证饲养品质。本文以小白鼠喂养机器人的抓取系统为研究对象,对其抓取过程的轨迹规划和控制策略展开系统研究。论文基于标准D-H法的相关理论,对喂养机器人抓取系统的结构和运动学进行分析,建立其运动学模型,推导运动学正、逆解,并利用MATLAB验证模型的准确性。在此基础上,采用蒙特卡洛法完成了对抓取系统的工作空间分析,确定了机械臂的操作范围。在分析对比关节空间和笛卡尔空间轨迹规划的主要插值算法后,结合喂养机器人实际任务需求,在不同空间中进行轨迹规划。为实现轨迹的跟踪控制,本文对喂养机器人抓取系统进行了力学分析。采用微分变换法求解喂养机器人抓取系统的雅可比矩阵,利用虚位移定理对抓取系统进行了静力学分析,并根据拉格朗日力学法建立了系统的动力学方程。将在SolidWorks中建立的抓取系统三维模型导入ADAMS,建立抓取系统的虚拟样机,验证动力学方程的准确性。在研究分析多种控制算法的特点和适用范围后,本文选用滑模变结构控制策略实现系统的轨迹跟踪控制。由于传统滑模控制具有“不连续”的非线性问题,会引起控制器输出产生抖振现象,在考虑喂养机器人抓取系统特性的基础上,提出了一种基于ESO补偿的超螺旋滑模控制策略(STSMC-ESO),保留滑模控制优越性的同时有效地抑制系统抖振,并实现了对系统干扰的自适应补偿。经仿真对比验证,该控制策略有效地提高了系统的跟踪精度,实现了机器人抓取系统准确平稳运行。最后,搭建了 ADAMS和MATLAB的联合仿真平台。将STSMC-ESO控制策略用于喂养机器人抓取系统的虚拟样机,验证了 STSMC-ESO控制策略在轨迹跟踪方面的可行性与实用性,对喂养机器人实现平滑精准抓取具有重要意义。