Delta机器人是一种并联机器人,主要可以实现包装、分拣、轻量搬运等工序,现己广泛应用在电子、食品、制药、医疗等行业。在高速高精的工作场合下,机器人的动力学特性变得明显,传统的基于运动学的控制方法存在控制精度不高、控制能量较大等缺点,同时Delta机器人整体是个强耦合、非线性系统,这些给控制带来一定挑战。机器人连杆的质心、质量、转动惯量等参数存在测量误差,机器人的结构参数可能部分未知或存在偏差,通常建立的动力学模型只是实际模型的估计,研究动力学模型的偏差对控制效果的影响很重要。PID控制器因其原理简单、鲁棒性好、可靠性高,一直是工业过程控制中应用最广的控制器。PID参数整定方法通常有基于经验和基于智能算法两种方法,前者整定过程较繁琐且需要一定的经验,后者算法较复杂且计算量大。因而,寻找一种简单、普适的PID参数自整定方法尤为重要。针对以上的问题,本文以Delta并联机器人为研究对象,研究机器人的运动学、动力学、运动规划及基于动力学的解耦控制问题,并提出基于随机粒子法的PID参数自整定方法。本文首先分析了Delta并联机器人的运动学及动力学。求解机器人的运动学正解并结合Delta实验平台验证其正确性；提出了一种绘制机器人可达工作空间简单高效的方法；建立机器人运动学逆解并结合运动学正解并验证了模型的正确性；推导了雅可比矩阵、逆速度、逆加速度的表达式；分析了机器人的奇异位型；结合机器人自身的结构特点,提出了一种解决从动臂的质量分配问题的方法,大大简化逆动力学方程的建立过程。然后,进行了Delta并联机器人的运动规划——路径与轨迹规划。为确定机器人的最短轨迹规划时间,提出了求解Delta机器人沿工作空间任意路径的极限速度和极限加速度的方法；提出了一种Delta机器人路径与轨迹规划的方法,推导了理论的最短轨迹规划时间的表达式。其次,研究了Delta并联机器人在关节空间及任务空间的计算力矩解耦控制方法。推导了关节空间及任务空间的计算力矩解耦控制方法的控制率,证明了在惯性矩阵、哥氏力与离心力、重力项在理想与非理想估计下,该控制系统是全局渐进稳定的；为分析惯性矩阵、哥氏力与离心力、重力项的偏差对控制效果的影响,提出了施加随机干扰方法,结合仿真实验,比较了不同的扰动系数对控制效果的影响。再次,构造出PID参数优化指标的综合表达式,提出了基本的随机粒子法与改进的随机粒子法自整定PID参数的方法。定义粒子的直积空间及粒子在直积空间的寻优迭代规则,为解决粒子窜出直积空间的问题,提出了“镜面模型”；为提高随机粒子法的搜索精度和局部搜索能力,提出了改进的随机粒子法。仿真实验表明,用基本的随机粒子法优化后跟踪效果明显优于没优化之前,用改进的随机粒子法相比基本的随机粒子法的优化结果更佳。最后,利用MATLAB的可视化界面环境,建立了Delta机器人的仿真界面,为后续的进一步研究提供了仿真平台。