工业技术的发展,使机器人的应用领域越来越广泛。对关节型机器人研发设计和轨迹规划的研究,一直受到人们的普遍关注。关节型工业机器人以其工作范围大、动作灵活、结构紧凑等特点在机器人中备受设计者和使用者青睐。本文首先开发了关节型机器人结构设计研发平台,通过设计平台研发了关节型机器人LG6R。其次,利用D-H方法建立了关节型机器人LG6R的运动学模型,在运动学模型的基础上利用齐次变换矩阵推导了该机器人的运动学方程；根据已知位姿研究了关节型机器人的运动学逆解,进而得出了各个关节的关节角；基于拉格朗日能量平衡方程的方法,推导出了关节型机器人LG6R的动力学方程并对机器人进行了动力学仿真,为研究机器人的轨迹规划算法奠定了基础。然后,在运动学和动力学基础上,阐述了关节型机器人LG6R关节轨迹的插值算法和笛卡尔路径轨迹规划算法；基于RBF神经网络的拟合和逼近功能,得出了基于RBF神经网络的轨迹规划方法,利用此方法对机器人的运动轨迹进行规划,达到了机器人对路径光顺性的要求。最后,应用虚拟样机技术,在机械系统动力学软件ADAMS上建立关节型机器人LG6R的虚拟样机,对实验过程进行了轨迹规划仿真。通过仿真结果和理论分析的一致性,证明了基于RBF神经网络的轨迹规划算法对机器人轨迹规划的有效性、合理性和可行性。