传统机器人控制方法需要先用逆运动学求解的方式获得机器人各关节的目标角度。逆运动学求解分为解析法和数值法,解析法对机器人构型存在特殊要求,数值法的运算量随机器人自由度的增加而呈几何级数形式增加。针对机器人运动控制方法受限于逆运动学求解的问题,本文提出基于关节位姿的机器人控制方法,其策略是通过引入关节位姿信息,让机器人各关节在运动过程持续调整关节和末端执行器与关节和目标位置形成的向量夹角,进而使末端执行器向目标位置靠近。由于无需对逆运动学求解,所以整个过程的矩阵运算量较少。相比传统方法,本文所提方法在简单性和通用性方面更具有优势。研究的主要内容概述如下:(1)对基于关节位姿的机器人控制方法在旋转关节、平动关节以及机械臂上的原理进行研究。对运动过程中可能遇到的奇异位置采取随机策略的处理方法。通过机器人动力学仿真平台Copplia Sim,验证本文所提方法在平面连杆、机械臂和移动机械臂上的有效性。利用Jaco机械臂对本文所提方法进行实物验证。(2)设计基于本文所提方法的PID、计算力矩和自适应控制律。在对PID控制的分析中采用简化模型分析法。针对机器人动力学模型参数不准确的情况,提出带有力矩补偿的机器人自适应控制方法。在仿真环境中将该自适应控制律与其他控制律进行对比和分析。(3)针对控制器参数优化问题,提出基于FORL算法的控制器参数优化方法。并在仿真环境下将所提出的优化方法与基于GA算法和PSO算法的参数优化方法进行对比。设计控制器参数优化执行系统以提高优化效率。