对于几何结构不满足Pieper准则的协作机器人,其运动学逆解只能用数值法来求解,不能用解析法获得。而常规的数值法常常面临庞大的计算量以及对于奇异点无法求解的问题。针对这些问题,当前应用群智能优化算法求解协作机器人运动学逆解已取得了良好的研究进展,但还存在只适用于某一种特定构型、收敛精度不高、收敛速度慢以及易陷入局部最优等不足。为有效改善一般协作机器人逆解问题的求解质量,实现用一种通用算法有效求解各类一般协作机器人的逆解问题,本文对差分进化算法进行改进研究,并将改进算法用于各类一般协作机器人的逆解求解,具体的主要研究工作如下:首先对当前国内外全部6自由度协作机器人构型进行分析与归纳,提出了构型比例共占协作机器人构型总数达90%的3大类不满足Pieper准则的一般构型:关节轴异面构型、关节轴顺序垂直构型与关节轴非垂直相交构型,并利用指数积公式完成了相应的运动学建模。然后针对差分进化算法无法平衡全局探索能力与局部开发能力、易陷入局部最优、鲁棒性差的缺陷,提出了自适应中心突变差分进化算法,它从采用自适应变异与交叉机制、使中心点参与竞争、引入突变机制、个体越界处理、种群Tent混沌初始化方面对差分进化算法进行综合全面的改进。用典型测试函数完成了对算法的性能测试,并将其应用于3大类一般构型协作机器人的位置逆解求解与位姿逆解求解,将求解结果分别与文献[45]中的改进多种群遗传算法、文献[63]中的自适应变异差分进化算法、标准差分进化算法的对应求解结果进行了全面的对比分析,验证了所提新算法的正确性与优越性。最后通过MATLAB-Coppelia Sim联合仿真平台的搭建,完成了对3大类一般构型协作机器人的直线轨迹仿真、圆弧轨迹仿真、奇异点轨迹仿真,进一步验证了所提新算法的有效性与通用性,将算法的求解时间与改进多种群遗传算法的求解时间进行比较分析,验证了所提新算法的实时性。最终,该算法已用于扬天公司生产的协作机器人。