工业机器人在执行任务时,一般会增加一些约束条件,例如要求沿着指定的路径运动且在路径点处的速度连续等。所以在操作前需要规划好机器人的运动轨迹。而且规划的轨迹质量将直接影响机器人的工作质量,所以轨迹规划的研究比较有实际应用价值。本文主要在理论方面研究基于GRB400机器人的轨迹规划。本文根据实际的GRB400机器人建立了D-H坐标系,在D-H坐标系中进行了运动学的分析,为下一步轨迹规划奠定基础。首先在关节空间应用三次多项式对机器人运动进行了规划,并应用Matlab对规划的轨迹曲线进行了仿真,然后在在三次多项式规划的曲线上采样,应用B样条轨迹规划方法对所有的采样点进行拟合,而且求解了所拟合曲线的一阶导数与二阶导数,并应用Matlab对拟合的曲线及其一阶导数二阶导数进行了仿真。由于B样条轨迹规划是拟合误差为零的插值方法,在实际的应用中缺乏容错能力,所以本文最后研究了具有容错能力的RBF神经网络轨迹规划方法。从Matlab的仿真结果证明我们研究的RBF轨迹规划方法是有效的、合理的。为实际应用的轨迹规划提供了理论支持。具有较高的应用价值。