柘龙炫，李少波，张星星,宋启松

(贵州大学机械工程学院，贵阳 550025)

0 引言

六自由度机械臂具有较高的灵活性，能模仿人的手臂完成空间抓取动作，越来越广泛应用于国防、航天、医疗、日常生活等生产活动。机械臂作为机器人的主要执行机构，运用机械臂不但可以减少劳动力，降低劳动成本，还能提高产品的生产质量和效率，是未来工业发展的必然趋势[1]。当前机械臂在分拣、码垛以及装配等重复性流水作业中最为常见[2]。为了满足目前高效率生产的需求，国内外学者对机械臂轨迹规划已经进行了深入研究，如文献[1]选用D-H法建立机械臂在笛卡尔空间的运动学模型，对机械臂进行运动学分析，通过直线插补和圆弧插补对机械臂运动轨迹进行优化；文献[3]利用了自适应遗传算法在三次样条插值的基础上，对关节空间轨迹进行优化；文献[4]对比了三次多项式插值法与五次多项式插值法的关节轨迹规划效果，得出五次多项式插值后机械臂运动更为平稳；文献[5]建立了机械臂的D-H坐标系，将A*搜寻算法与拉格朗日插值法相结合，规划出机械臂的运动轨迹；文献[6]从运动学角度出发，提出基于RBF神经网络的圆弧轨迹规划，通仿真表明规划轨迹平滑、逼近误差小。与BP神经网络相比,RBF神经网络的规模大,且函数逼近能力、学习速度、分类和模式识别能力更优[7]。

基于上述内容，为了提高机械臂末端执行器的轨迹精度，设计了六自由度机械臂模型、并根据模型建立D-H坐标系与D-H参数表。……