随着产业升级与技术进步,越来越多的机器人正被投入到工业生产中,它们面临的任务愈加复杂,如人机协作、力控制等。在这种情况下传统的机器人控制方式已不能满足实际需求,经由深入研究机器人动力学特性而提出的新一代机器人控制方法更利于机器人实现更精确的轨迹跟踪、更快的响应速度。相关问题是工业机器人研究领域内一直以来的研究重点。论文以设计高性能的机器人控制系统为出发点,以SCARA（Selective Compliance Assembly Robot Arm）机器人为研究对象展开研究。论文将设计新的硬件平台,并重点研究关系机器人控制系统性能提升的两个关键问题:动力学参数辨识问题与定位末端振动抑制问题。动力学参数辨识的目的是获得准确的机器人动力学模型,藉以优化控制器从而获得更好的控制性能;在底层运动控制器良好工作的基础上有必要在上层控制中抑制运动残余振动以进一步提高系统性能,文中主要研究了输入整形技术。论文建立了SCARA机器人的动力学模型并使用Stribeck摩擦力模型进行了优化,利用改进的傅里叶级数激励轨迹与最小二乘法完成了逆向动力学模型的辨识,设计了前馈力矩补偿器以证实辨识参数的有效性。参数辨识实验表明相关设计与算法能够准确对系统动力学参数进行辨识,将辨识结果用于前馈控制能够提升控制性能。论文比较了用于机器人振动抑制的主要方法,采用的输入整形方法具有通用性强、低开销、性能好的特点;梳理了输入整形器的主要理论与设计方法,给出了三种改进了鲁棒性的输入整形器的具体设计与性能分析,仿真实验验证了所设计整形器的性能与鲁棒性。论文分析了相关应用与技术研究现状,并利用软硬件协同设计方法设计了So C（Systemon-Chip,片上系统）驱控一体平台。论文所设计的实时Linux上位机能够实现高性能的实时控制。定位末端振动抑制物理实验表明所设计整形器能够有效抑制振动,且在结果上实现了平滑电机控制力矩的效果。鲁棒性实验结果与理论值一致,同样证明了设计的有效性。