本文针对SCARA机器人模型,建立了机器人运动学模型和动力学模型,进行了轨迹规划研究,提出一种基于指数变增益PD型迭代学习算法,实现了对SCARA机器人轨迹跟踪控制。本文的主要研究内容如下:(1)采用D-H参数法对SCARA机器人进行运动学建模,推导得到正运动学、逆运动学方程,通过Matlab仿真验证所得方程的正确性;采用拉格朗日方法对SCARA机器人进行动力学建模,在结合实际情况下,对SCARA机器人进行了适当简化,得到简化后的动力学方程。(2)介绍了关节空间轨迹规划和笛卡尔空间轨迹规划,对比得出两种轨迹规划各自的优点以及缺点,对关节空间轨迹规划中常用的三次多项式插值、五次多项式插值和抛物线过渡的线性函数做了详细推导,并做了仿真验证;介绍了笛卡尔空间中直线规划和圆弧轨迹规划,推导得出直线规划和圆弧轨迹规划的插值方程。(3)结合P型与D型学习律的各自优点,在传统固定增益PD型学习律的基础上提出了一种指数变增益PD型迭代学习算法,并论证该算法随迭代次数增加而最终收敛。最后,将指数变增益PD型迭代学习算法应用到SCARA机器人的轨迹跟踪控制上。仿真结果表明,与传统固定增益PD型学习律进行对比,指数变增益PD型迭代学习算法得到了更好的跟踪控制效果。