随着工业生产线智能化水平的提升,焊接机器人被广泛用以提高生产效率。在实际生产过程中,焊接机器人不仅需要完成数量众多的焊点焊接任务,且还需尽可能的提高生产效率、减少能量消耗、运行平稳。因此,本文以焊接机器人为研究对象,对过给定路径点的焊接机器人最优运动轨迹展开深入研究。首先对白车身侧围结构和焊接机器人路径规划影响对象进行了研究,分析了制造资源、点焊工艺及资源整体布局对焊接机器人运动规划的影响。基于数字化工厂软件Process Designer对白车身侧围焊接线进行了工艺规划,得到了初始焊点焊接顺序,并结合实际参数对焊接机器人进行运动学分析,根据D-H参数在MATLAB中建立了焊接机器人运动学模型,利用MATLAB Robotic Toolbox完成了正逆运动学求解,为焊接机器人轨迹优化提供了必要的理论支持。接着,以焊接机器人最短焊接路径为切入点,通过将焊接机器人路径规划问题划为TSP问题求解,引入蚁群算法,通过大量的仿真实验,获得了算法中寻优能力较好的各参数取值范围,同时针对蚁群算法存在的收敛速度慢、易陷入局部最优解等缺点,引入了信息素更新策略和动态随机扰动策略对算法进行改进,并对改进蚁群算法进行仿真验证,通过将仿真结果与基本蚁群算法、引入单个改进策略的蚁群算法的仿真结果进行对比分析,证明了改进蚁群算法的可行性和有效性,为后续焊接机器人轨迹优化提供了最短焊接路径。其次,在焊接机器人最短焊接路径的基础上,即基于给定路径点,对焊接机器人进行时间最优轨迹规划,利用B样条曲线的特点,选择了三次B样条插值法进行焊接机器人轨迹规划,仿真得到的焊接机器人各关节角度、角速度和角加速度曲线连续且光滑,在运动学约束条件下,利用改进遗传算法对轨迹插值时间进行优化,仿真结果得出焊接机器人最优运行时间为96.3s,优化效率达到了25%,并使用三次B样条插值法构造了最优时间下的焊接机器人各关节轨迹图,仿真图形显示了所有关节的运动轨迹稳定且连续,实现了焊接机器人时间最优轨迹规划。然后,建立焊接时间最短,能耗最少的多目标优化函数,采用NSGA-Ⅱ算法求解焊接机器人多目标优化轨迹,在算法中引入了罚函数项来处理焊接机器人运动学约束,将多目标函数模型转换为了无约束的多目标函数模型,并建立了算法所需的适应度函数,仿真得到了Pareto最优解集,根据焊接任务需求选择了其中一组优化解,通过与时间最优算法结果相比,多目标优化算法在减少焊接机器人运行时间的同时也减少了其能量消耗。最后,在Process Designer构建的焊接生产线的工艺规划基础上,利用数字化工厂仿真软件Process Simulate搭建了焊接机器人点焊白车身侧围工件的虚拟仿真实验平台,建立了制造资源的运动模型,定义了焊接机器人的焊接任务,对算法规划的最优轨迹进行仿真验证,针对仿真中出现的碰撞干涉问题提出了解决方案,最终得到了一条无碰撞焊接路径,通过分析该路径下焊接机器人各关节运动曲线以及轨迹优化前后的仿真时序图可知,优化算法规划焊接机器人运行轨迹对实际加工有指导意义,有利于进一步优化现场实际生产的效率。