程浩田，祝锡晶，冯昕宇，赵 晶，蔡展鹏，丁帅帅

(中北大学山西省先进制造技术重点实验室，太原 030051)

0 引言

近些年，工业机器人发展非常迅速，已经成为了我们日常生活中不可或缺的一部分。工业机器人主要通过各关节的连续运动来控制末端执行器完成各种复杂工作，所以对其进行运动学分析和轨迹规划是非常必要的。轨迹规划是机器人平稳运行的先决条件，通过对其各关节角位移、角速度以及角加速度的规划，将有效降低机械臂运动时产生的震动以及速度突变，并以此来提升运动的稳定性和精确性。而运动学分析作为轨迹规划的基础，通常可以分为正运动学和逆运动学两个部分[1-2]。其中逆运动学是正运动学的逆解，并且其能否准确快速求解对机器人实时控制起着至关重要的作用。

针对该问题，国内外学者做了大量深入的研究，王垚等[3]提出一种改进几何方法进行逆运动学求解；葛小川等[4]提出一种D-H法与四元数法相结合的逆解新算法；吕北轩等[5]运用非线性规划对小型机械臂逆运动学进行优化求解；Ao T等[6]提出一种旋量法与代数法结合的机械臂逆解算法；Ma C等[7]利用人工神经网络来求解机械臂逆运动学。虽然其中一些方法被证明具有一定的实际应用价值，但是仍然存在诸多问题需要解决，如大量的矩阵运算，复杂的数学模型以及较长的程序运行时间。

基于上述内容，本文根据SNR3-C30型机械臂的结构特征拟采用Pieper法来构建……