面对制造业需求升级,工业机器人在自动化生产中所处的地位愈发重要,人们对机器人的使用性能也有了更多的需求,不仅要求机器人能精准的完成任务,而且要求在保证工作质量的前提下,缩短机器人的工作时间,提高工作效率。因此,本文以六轴关节机械手为研究对象,提出了一种基于改进遗传算法的机械手时间最优轨迹规划方法。论文具体完成的工作以及研究成果如下:(1)研究了六轴关节机械手的运动学建模、分析与仿真,运用D-H参数法建立机械手数学模型,求得正运动学方程,结合几何法与代数法计算得到机械手逆解,并利用“最短行程”规则确定唯一解。然后,通过MATLAB软件对机械手仿真分析,证明了运动学方程的准确性,为后续的轨迹规划打下基础。(2)研究了机械手在笛卡尔空间和关节空间中的轨迹规划与曲线逼近算法。在直角坐标空间中,讨论了空间直线和空间圆弧插补算法,利用四元数法进行姿态插值;探讨了关节空间内的多项式曲线插值和抛物线插值算法,针对上述算法存在曲线摆动的缺点,本文采用三次均匀B样条曲线拟合的方法逼近不规则曲线进行轨迹规划,该算法计算简便,具有导数连续、局部支撑等优点,使规划的轨迹更加平滑可控,使用MATLAB软件进行仿真,验证了三次B样条插值算法的可行性。(3)探讨了粒子群算法和遗传算法在机械手轨迹时间优划中的应用。遗传算法具有多点搜索、自适应性强和鲁棒性好等优点,本文利用三次B样条曲线的分段处理特性,提出了一种基于改进遗传算法的机械手时间最优轨迹规划算法,在个体适应度函数的设计上与罚函数相结合,并利用正弦函数对标准遗传算法的交叉概率和变异概率进行改进,使之随着适应度函数作非线性变化,提高了算法的收敛速度,在运动学参数的约束下,采用改进遗传算法进行时间最优轨迹规划,使运行时间缩短了29.77%,显著改善了机械手的工作效率。(4)搭建六轴关节机械手控制系统试验平台。分别对优化前后的算法进行实验,利用MATLAB软件对实验数据进行分析、拟合,实验证明了本文所提算法的有效性。