本文的主要目的是建立一个新的算法,以简化所有类型的并联机器人的运动学问题的解决,而不限制自由度的数量。该算法适用于各种并联机器人结构,具有精度高、可靠性好、执行时间短、比现有方法更易于使用的特点。五连杆并联机器人的数值模拟和实验结果表明,该方法可用于解决各种并联机器人的运动学问题,对于结构复杂和自由度多的并联机器人,该方法也具有计算时间短、精度高、可靠性高、结果收敛快等优点。此外,本文还扩展了该方法在机器人公差设计领域的应用。通过两个仿真实验验证了该方法的可行性;计算和仿真结果也说明了所提出的公差分配方法的准确性和效率。首先,在研究手臂机器人优化问题的基础上,本论文提供了新的接入方法以寻找运动学参数,即将传统并联机器人运动学问题转换成有约束的非线性最优化问题,其目标函数是Rosenbrock-Banana函数。经过很多试验,在非线性优化问题中Rosenbrock-Banana函数最合适是广义简约算法。从运动学控制试验中直接寻找,将缩短编程开发时间。其次,本文提出一种新的方式分类并联机器人,非棱柱并联机器人与棱柱并联机器人,包括3种:非棱柱并联机器人(类型1),棱柱并联机器人分成两种:主动棱柱关节连接到固定平台的并联机器人(类型2)和第二棱柱关节连接到固定平台的并联机器人(类型3)。本文描述所有并联机器人结构的模式化和将并联机器人运动学问题数学模型转换成求解最优化问题的方式。对于类型1并联机器人,将初始数学模型转化为最优问题时,目标函数为二次函数,因此直接应用广义简约求解运动学问题,而类型2和类型3的初始数学模型机器人是四次幂函数,与所提出的方法不相容。因此,本文提出用同等代替结构将两类并联机器人(2型和3型)的目标函数形式从四次幂函数降为二次函数来解决这一问题,通过这种变换之后符合提出的方法。第三,Excel微软应用程序支持数学解析,并通过求解机器人的运动学问题,给出了各类机器人的典型并联机器人解决方案。在两个不同的空间(关节空间和工作空间)之间的唯一解决方案的保证已经充分论证。可靠性和精密度试验结果表明,所提出的方法是非常可靠和准确的。通过与其它算法相比较,求解最优运动问题的顺序二次规划和遗传算法,提出的方法的精度更高(约从二个到四个数量级),并且具有较短的执行时间。第四,逆运动学的结果作为实时控制机器人轨迹的信息,通过Adams仿真以及五连杆并联机器人的实验表明,该方法能够实际应用于并联机器人控制。最后,除了用于并行机器人运动学求解外,本论文提出的方法还可以应用于一个新领域中—机器人制造设计,即确定成品工序容差以保证末端执行器的估计正确度和精度。该技术不仅能应用在并行机器人而且还可以应用给手臂机器人。通过两个实例验证了上述方法的可行性和计算结果,该方法能准确、有效设计公差构件。