Delta并联机械手具有结构简单、刚度强、带载能力强和定位精度高等诸多优点。本文以三自由度Delta并联机械手为研究对象进行了轨迹规划的研究。在实际工作环境中,机械手需具有基于感知移动作业的能力,故本文引入双目摄像头对机械手工作空间的三维信息进行采集。首先,本文介绍了Delta并联机械手的整体结构,建立了并联机械手的正、逆运动学模型,基于Matlab软件验证了其运动学模型的准确性,并在三维空间中描绘了机械手的运行轨迹。其次,采用B样条曲线插值算法对并联机械手进行路径规划,以基于时间最优与轨迹平滑性最优加权的优化指标为PSO算法的适应度值,在群体内搜索到全局最优粒子,以完成机械手基于样条插值路径的优化,并在加入实际约束条件的情况下,完成了机械手轨迹规划的仿真验证。接下来,主要研究基于双目视觉的工件三维位姿获取过程中所涉及的关键技术。其中包括基于OpenCV的双目摄像机标定与校正、双目立体匹配、三维重建等图像处理技术,通过以上步骤实现了基于双目视觉的工件三维位姿的获取,使机械手按照所获得的工件的三维坐标进行抓取。最后,进行了以TMS320F28335为核心处理器的任务分配器的硬件电路设计及相应的软件设计,同时开发了上位机软件,建立了人机交互系统,并进行了相应的实验调试。经过并联机械手整体系统的实验,验证了基于双目视觉PSO优化算法的智能轨迹规划的可行性,证明了基于时间最优与脉动最优加权的PSO算法对并联机械手的实际运行时间及轨迹的平滑性具有良好的效果,为机械手轨迹规划进一步研究及工业上的实际应用奠定基础。