随着工业领域自动化程度的不断提高,工业机器人已经逐步取代人工成为智能化工厂的重要一环。机器人在工业中的应用环境越来越复杂,对其作业精确性与作业效率的要求也在提高。本课题对机器人在密集生产线下进行复杂作业任务时的运动规划问题进行了研究,包括工业机器人的避障路径规划以及机器人运动轨迹的优化。本文首先介绍了所研究工业机器人的各项参数,根据Denavit-Hartenberg方法建立连杆坐标系推导出机器人正运动学。以机器人腕部点为过渡点,结合几何法与解析法求解机器人逆运动学,采用蒙特卡洛法绘制出机器人工作空间,并对工作空间中的奇异点问题进行了分析。仿真验证了所推机器人运动学的正确性。然后对机器人构型空间下的路径规划问题进行了研究,分别采用AABB包围盒法与包围球法建立机器人与障碍物碰撞检测模型,采用加入目标偏置概率的RRT*算法进行路径搜索,并结合节点位置重更新策略对生成路径进行平滑处理,分别搭建简单环境与复杂环境下的机器人避障平台,仿真验证了改进的RRT*算法相比于RRT算法与RRT*算法具有更高的路径综合优化性能。接着对机器人基于笛卡尔空间与基于关节空间下的轨迹规划进行了研究,结合两种空间轨迹规划特点,采用关节空间规划对笛卡尔空间规划起末段、拐角段进行过渡,搭建机器人轮廓轨迹跟踪平台,仿真验证了该方法能够有效提高机器人运行平稳性。考虑到工业机器人的综合作业性能,建立机器人时间-能量-冲击最优数学模型,采用NSGA-Ⅱ算法对该模型进行多目标优化求解,仿真验证了NSGA-Ⅱ算法在此机器人轨迹优化问题上具有更好的帕累托前沿质量,能够根据实际工程需要选取最优解。最后,搭建机器人避障实验平台。通过基于以太网的TCP/IP协议完成上位机与机器人之间的通讯,并设计可视化窗口实现数据双向传递,由上位机发送避障路径信息完成机器人避障实验。