托卡马克柔性内窥机械臂是被设计用来执行托卡马克第一壁砖面检测任务的10自由度冗余机械臂,末端为高清工业相机,采集第一壁的砖面图像并反馈给用户;为确保机械臂运动的安全性,开发三维仿真系统实时显示机械臂的运行状态,并对机械臂与周围环境进行碰撞检测。但是由于机械加工误差等原因,实际生产机械臂的运动学参数往往会与名义值有所差异,导致三维仿真系统中的模型与实际机械臂存在误差;模型的误差会导致机械臂在求逆运动学过程中产生误差,从而影响机械臂轨迹规划的效果,也会给三维仿真系统的碰撞检测带来误差,造成真实机械臂运动的不确定性。另外,由于机械臂尺寸长跨度大且采用轻质铝合金材料加工,具有柔性,导致其在运动过程中会产生一定的振动现象,从而影响末端相机的图像采集效果。为了提高机械臂运动的准确性以及减小机械臂在运动过程中产生的振动,本文对托卡马克柔性内窥机械臂的运动学标定及轨迹规划问题进行了研究。针对托卡马克柔性内窥机械臂的特殊结构,本文在DH方法的基础上引入大臂半径等参数建立出完整的运动学模型,进而建立起连杆误差模型及整体运动学误差模型;为避免奇异性,采用Levenberg-Marquardt算法实现机械臂运动学参数辨识;利用Vicon动作捕捉系统测量数据进行标定实验,实验结果证明标定算法的有效性。针对机械臂在运动过程中产生的振动现象,本文研究如何通过轨迹规划达到减振目的。考虑到机械臂的柔性,传统的基于运动学或刚体动力学的轨迹规划方法不再适用,本文采用绝对节点坐标法结合刚体动力学进行刚柔耦合动力学建模,该方法考虑了刚体运动与弹性变形的耦合作用;在刚柔耦合动力学模型的基础上构造出振动最小轨迹规划问题,并利用极小值原理实现了对该问题的求解,最后通过仿真验证了该方法的有效性。