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并联机器人具有的高刚度、高速、高加速度性能，使其非常适合食品、药品、电子产品的搬运和包装等场合。由于对并联机器人速度精度要求的提升，当机器人参数有着较大不确定性时，传统PID控制器无法达到良好的速度精度要求，易产生末端跟踪精度降低、电机力矩波动变大、机械振动等一系列问题。
本文主要研究Delta机器人的变负载运动控制。现有Delta机器人的运动控制大多不考虑负载的变化，而是在特定负载条件下调节好驱动器和控制器参数，运行时参数保持不变，这样做的结果是当负载大范围变化时控制效果变差。Delta机器人末端载荷作为其主要的不确定性参数，研究改善变负载条件下Delta机器人运动控制性能的方法有重大的工业应用价值。
运动学和动力学是实现机器人运动控制的基础，本文基于矢量法对Delta机器人的正逆解进行了求解，并基于虚功原理推导出完备形式的Delta机器人动力学方程。在此基础上，本文从运动规划和控制器设计两方面考虑Delta机器人变负载问题。在运动规划方面，完成了拾放操作的轨迹规划，并综合Delta机器人的运动学、动力学约束，以最小时间和最小加加速度为性能优化指标，建立多目标最优运动规划模型。通过NSGA-Ⅱ（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ）算法求解，得到了不同负载条件下的最优运动规划，验证了基于动力学约束的运动规划在变负载问题上的重要性。在控制器设计方面，设计了基于动力学模型的计算力矩控制器，并与Delta机器人单轴PID控制器对比。通过Simulink搭建起完整的仿真框架，并结合dSPACE在Delta机器人实体进行硬件在环实验。仿真和实验结果表明，基于完备动力学模型的运动控制能够改善Delta机器人在负载大范围变化时的轨迹跟踪精度与动态特性，验证了基于完备动力学模型运动控制的有效性。
本文主要研究Delta机器人的变负载运动控制。现有Delta机器人的运动控制大多不考虑负载的变化，而是在特定负载条件下调节好驱动器和控制器参数，运行时参数保持不变，这样做的结果是当负载大范围变化时控制效果变差。Delta机器人末端载荷作为其主要的不确定性参数，研究改善变负载条件下Delta机器人运动控制性能的方法有重大的工业应用价值。
运动学和动力学是实现机器人运动控制的基础，本文基于矢量法对Delta机器人的正逆解进行了求解，并基于虚功原理推导出完备形式的Delta机器人动力学方程。在此基础上，本文从运动规划和控制器设计两方面考虑Delta机器人变负载问题。在运动规划方面，完成了拾放操作的轨迹规划，并综合Delta机器人的运动学、动力学约束，以最小时间和最小加加速度为性能优化指标，建立多目标最优运动规划模型。通过NSGA-Ⅱ（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ）算法求解，得到了不同负载条件下的最优运动规划，验证了基于动力学约束的运动规划在变负载问题上的重要性。在控制器设计方面，设计了基于动力学模型的计算力矩控制器，并与Delta机器人单轴PID控制器对比。通过Simulink搭建起完整的仿真框架，并结合dSPACE在Delta机器人实体进行硬件在环实验。仿真和实验结果表明，基于完备动力学模型的运动控制能够改善Delta机器人在负载大范围变化时的轨迹跟踪精度与动态特性，验证了基于完备动力学模型运动控制的有效性。