近年来,随着我国经济的高速发展,以及企业不断缩减生产成本的要求,越来越多的生产企业开始在生产车间引入智能化机器人分拣作业系统。其中,DELTA并联分拣机器人在食品、医疗、电子生产等行业被广泛使用。针对目前分拣生产线中机器人精准拾取的生产要求,对于分拣过程中轨迹规划与控制策略的研究具有非常重要的意义。本文根据药品分拣生产线中的实际需求,首先对机器人分拣药品的过程进行了运动学建模分析,在此基础上对DELTA机器人分拣运动轨迹进行合理规划,随后对分拣控制策略进行详细分析并引入神经网络算法对其进行优化,最终通过搭建分拣实验平台进行实验验证。本文主要从以下几个内容展开研究:(1)通过本文的选题背景分析,以及对国内外机器人发展历史、现状、发展趋势以及机器人分拣轨迹规划与控制策略的研究,从而提出本文研究内容。(2)首先,根据DELTA机器人的几何结构,推导出简化数学模型,在此基础上得出机器人运动位置正逆解。通过对药品分拣运动过程中速度和加速度的变化情况的详细分析,仿真得出机器人末端机构的运动空间。(3)其次,根据药品分拣线中DELTA机器人的运动过程,结合正弦函数、修正梯形、PH曲线等轨迹规划方法,通过仿真对比分析得知经PH曲线方法规划后的拾取轨迹更加平稳,分拣效率明显提高。随后对机器人分拣过程的运动控制进行分析与研究,并根据分拣生产线中药品的分布特点及目标物料的位置预测方法,引入神经网络算法对药品的分拣控制策略进行优化,提高分拣准确率。(4)最后搭建DELTA机器人分拣实验平台,通过分拣实验结果表明前述机器人PH轨迹规划方法及其分拣控制策略是正确可行的,并且使分拣准确率达到87%。