随着科技的发展,传统的机器人已经很难满足人类的需求。单一功能的机器人无法完成多种类型的工作,而针对不同任务设计不同构形的机器人会浪费资源。因此,更加灵巧,更加智能的可重构机器人应运而生。可重构机器人是一种由多种不同功能的模块组成,可以根据任务或环境的变化而改变构形的机器人。依据模块化理念进行设计,可重构机器人有着很好的柔性和灵巧性。在应对所处环境复杂、精度要求高的任务,展现了不俗的能力。现在可重构机器人已经广泛的应用到医疗、科学探险、太空探索、危险环境作业等领域中。可重构机器人的研究方向也很多,如基于任务可达性的构形优化问题、末端与环境接触时平顺控制问题、模块关节力矩观测器设计问题、多故障并发的主动容错问题等。因此,对可重构机器人的研究具有深远的理论与实际意义本文针对可重构机械臂动力学自动分解与构形优化问题进行了理论与实验研究。首先,利用齐次变换法对可重构机械臂的正运动学问题进行分析,给出了基于几何法,D-H方程直接法,D-H方程最优法的可重构机械臂正逆运动学建模方法。然后,结合旋量理论与牛顿-欧拉法建立了可重构机械臂在自由空间的动力学模型,利用雅克比矩阵分析了机械臂末端接触力与各关节力/转矩之间的转换关系,在此基础上建立了约束空间下可重构机械臂的动力学模型。接下来,针对关节运动约束下可重构机械臂构形优化问题进行了研究,将该问题转化为有向连通图最短路问题,设计了一种结合Dijkstra算法与遗传算法的优化方法对该问题进行求解。实现了能量、时间最优下的多目标构形优化,并进行了三维仿真验证。最后,利用EV-MRobot系列可重构机械臂对上述优化算法进行实验验证,并对可重构机械臂的控制系统进行了调试和分析,完成了机械臂的抓取实验。在论文结尾,对全文进行总结,并对今后的研究方向进行了展望。