机器人关节发生故障后将故障关节锁定是一种简单可靠的容错方式,它已经得到越来越多的关注和研究。很明显,故障关节被锁定对机器人在锁定时刻及锁定后的末端轨迹都会产生一系列的影响。本文利用实验室现有设备建立了一个冗余度机器人的实验平台,利用该平台对冗余度机器人的末端误差进行了系统深入研究,并且提出了一种新的优化算法能够有效控制机器人关节锁定时刻的末端误差。 首先,本文通过最小范数法来规划平面3R机器人的末端轨迹,选取直线和圆两种典型轨迹作为机器人的末端操作任务,经仿真分析得出,机器人在执行末端任务过程中,位姿不断变化,锁定机器人后各关节都会产生速度突变,并且根据不同的末端任务,在不同时刻锁定,关节速度突变的大小会有所不同。其次,对实验平台中所要用到的主要设备:PowerCube模块化机器人和OPtotrack3020三维测量仪系统的硬件和软件进行了分析介绍,并且根据实验要求,建立了平面3R冗余度机器人的实验平台,在位姿不同,关节速度突变不同的情况下锁定机器人,测量机器人的末端轨迹。通过对实验数据的分析得出：在锁定时刻,机器人的末端误差主要取决于关节速度突变；在锁定后,机器人的末端误差主要取决于退化机器人的关节速度。 最后,为了降低冗余度机器人的关节速度突变,从而控制锁定时刻的末端误差,本文提出了一种最小关节速度突变优化算法。同时,分析了两种算法对应的速度突变的差值。最后,分别用最小关节速度突变优化算法和最小范数法来规划平面3R机器人的末端轨迹,通过对比并且两种算法的仿真数据和实验数据证明了结论的正确性。