机器人的轨迹规划在机器人的控制中具有重要的地位。论文以AS-MRobot6机器人为研究对象,提出一种新的轨迹优化近似算法。通过对机器人操作臂的轨迹规划的具体分析、基于运动学寻优轨迹算法的模拟实现、关节空间的轨迹优化等方面的全过程的研究,针对AS-MRobot6机器人轨迹规划要求,分别建立了RBF神经网络逼近模型和RBF神经网络插值模型,将其分别应用于关节空间与操作空间的轨迹规划。建立了单输入-单输出RBF神经网络模型,以离散点横坐标值作输入,纵坐标值作为目标输出,训练网络,实现操作空间轨迹的插值运算;建立了单输入-六输出RBF神经网络模型,以离散时间点作输入,以对应于离散时间点的六个角度值作为目标输出,训练网络,实现关节空间轨迹的逼近运算。该算法实现了轨迹规划的快速收敛和近似逼近,具有一定的容错能力,避免了因约束点的输入顺序而产生的影响,使得规划轨迹达到工程上的光顺性要求。然后利用虚拟样机技术,在机械系统动力学软件——ADAMS上建立了机械手的仿真模型,根据优化的关节空间运动轨迹进行运动学仿真,研究机械手的运动学和动力学指标在运动过程中的变化情况,验证了该优化算法的可行性和先进性。本研究项目得到了山东理工大学科研基金项目的资助。