随着工业自动化的普及以及智能化需求的不断提升,对工业机械臂的性能要求也愈来愈严格。机械臂的工作效率、负载能力以及工作空间这三方面的性能亟待提升。机械臂的轨迹优化是提高其生产效率的一项十分重要的技术手段。如何能够使得工业机械臂在沿着给定的笛卡尔空间路径运动时耗时最少,并且与此同时要保证满足机械臂在实际运动时受到运动学约束和机械臂非线性动力学约束,这依旧是一个值得研究的问题。双机械臂协调系统虽然具有负载能力强和工作空间大的优点,但是其协调避碰是非常困难。因此本课题对双机械臂避碰路径规划与轨迹优化算法展开了研究。首先,根据改进D-H参数创建了运动学模型,在分析逆运动学时,先后通过几何投影法和欧拉角解法分别求出决定其末端位置的前三个关节角和决定其末端姿态的后三个关节角,从而获得机械臂的一组逆解,该方法计算简单且快速;根据单个机械臂的运动学建立起了双机械臂的松协调运动学关系;根据牛顿欧拉法与拉格朗日法分别对机械臂动力学进行分析,并且编写了动力学算法程序,通过程序仿真验证了动力学算法并且比较了两种动力学算法的计算效率与误差。其次,基于RRT(rapidly exploring random tree)算法对双机械臂避碰路径规划进行了研究。首先通过碰撞模型建立和相交测试构建了一个适合双机械臂避碰路径规划的碰撞检测算法,在机械臂路径规划时用该算法判断状态有效性;然后针对基本RRT算法存在的诸如盲目搜索、不易收敛以及转折过多的缺点加以了改进,改进后的RRT算法收敛速度快且规划的路径平滑,将改进的算法用于双机械臂避碰路径规划。再次,研究了沿给定笛卡尔空间路径的机械臂轨迹优化算法。通过将给定笛卡尔空间路径的自变量时间替换为路径参数,将基本的机械臂轨迹优化问题,即仅考虑机械臂非线性动力学约束、关节力矩约束以及零速度边界约束的单一时间优化目标的机械臂轨迹优化问题,转换成一个考虑多种约束的数学优化问题。基于凸优化理论通过离散化形式求解该数学优化问题,从而得到沿给定笛卡尔空间路径的机械臂的时间最优轨迹。针对基本的机械臂轨迹优化算法存在的不足之处加以了改进,通过增加优化模型中的运动学约束,以及在优化模型的目标函数中加入对能耗和加加速度的限制,从而获得改进后加入更多运动学约束的单一时间目标轨迹优化问题以及改进后加入更多运动学约束的多目标轨迹优化问题,采用同样离散化方式进行求解,分别得到改进后单一时间目标和多目标的最优轨迹。最后,为了验证本文提出的碰撞检测算法和双机械臂避碰路径规划算法,在VREP(Virtual Robot Experimentation Platform)中搭建了双机械臂协调系统模型,完成了算法的仿真实验,验证了其有效性;为了验证改进前后沿给定笛卡尔空间路径的机械臂轨迹优化算法,采用Simulink-ADAMS联合仿真的形式,分别将基本的机械臂轨迹优化算法,改进后施加更多运动学约束的单一时间目标轨迹优化算法以及改进后的施加更多运动学约束的多目标轨迹优化算法生成的轨迹通过EXCEL表格加载到Signal Builder模块,通过Signal Builder模块实时生成仿真输入的关节轨迹信号,通过运行仿真平台得到仿真运动的轨迹。验证了有效性。