随着机器人技术的飞速发展,机械臂灵活程度及复杂性也随之增加,在提高机械臂避障能力及活动范围的同时也使其轨迹规划难度也逐渐增大,示教学习能够有效减小机械臂运动轨迹求解难度、减小轨迹规划难度,因此示教学习逐渐发展成为机器人学的重要研究内容之一。对服务于人类日常生活的机器人而言,其工作环境及作业目标往往是复杂多变的,简单的克隆示教动作已不能满足实际需求,具备运动学习能力,拥有一定自主学习能力的机械臂愈显重要,这对轨迹学习方法的要求也逐渐增加,传统轨迹学习方法在泛化能力及运动技能学习方面存在一定不足,且在非线性领域局限较大,本文在分析现有示教学习技术的基础上,重点研究了动态运动基元理论并将其用于示教学习,并利用5自由度机械臂进行实验验证,实现了书写动作学习。为实现示教学习,本文研制了一套可用于示教学习机械臂系统。通过分析机械臂技术要求,确定机械臂示教方式。针对示教机械臂及作业机械臂的工作特点,分别确定相应驱动方案。为了便于示教机械臂结构拓展,本文基于模块化思想对示教机械臂进行模块化划分,并设计相应的模块及连接件;为获取示教轨迹信息,本文搭建示教机械臂角度采集系统,完成控制程序编制。本文依据作业设计要求,完成作业机械臂结构设计,并对作业机械臂进行形变分析。为分析机械臂运动轨迹,本文以D-H法为基础,建立示教机械臂运动学模型,建立关节角度与运动轨迹之间的映射关系。同时研究作业机械臂逆运动学,基于反变换法建立机械臂逆运动学方程。本文利用Lagrange方法对作业机械臂进行动力学建模,为后续机械臂轨迹学习及运动控制打下基础。本文根据动态运动基元基础理论设计轨迹学习算法流程,并完成相关程序的编写,通过对一维示教轨迹的再现及泛化,证明了本文算法的有效性。通过共用典型系统的方式实现动态运动基元多自由度耦合,并实现了多自由度运动轨迹学习。通过单、多自由度轨迹再现及泛化仿真实验,本文对动态运动基元的参数进行分析,并对动态运动基元存在的问题进行总结。针对动态运动基元再现示教轨迹时,学习轨迹与示教轨迹始终存在位置误差的问题,本文分析基函数分布方式对动态运动基元跟踪误差的影响,并优化基函数分布方式。针对动态运动基元泛化示教轨迹时,学习轨迹实际目标值与设定值始终存在位置误差的问题,本文提出一种增大迭代步数的方法,减小学习轨迹实际目标值与设定值之间的位置误差。针对动态运动基元在学习轨迹初始值与目标值相等时,强迫函数为零,无法得到有效学习轨迹的问题,本文提出一种分段式学习方法,将目标值与起始值相等的轨迹泛化转化为多段目标值与初始值不等的轨迹泛化,并通过再现正弦轨迹证明了本文方法的有效性。为验证动态运动基元示教学习方法的实际效果,本文利用示教学习机械臂系统进行轨迹学习实验。针对机械臂运动过程中存在的抖震问题,本文利用三次样条法对学习轨迹进行规划,达到减小速度波动及跟踪误差的效果。通过示教学习,机械臂掌握了字母“s”的书写技能,证明了基于动态运动基元示教学习方法的可行性。