工业机器人系统是一个十分复杂的多输入多输出的非线性系统,它具有时变、强耦合和非线性的动力学特性,其控制问题十分复杂。轨迹跟踪控制是在工业机器人控制问题中的一个重要方面。轨迹跟踪控制要求机器人的各个关节跟踪连续、时变的期望轨迹,期望轨迹往往比较复杂,速度、加速度甚至是加加速度都存在冲击。由于机器人系统本身的复杂程度较高以及所跟踪轨迹的连续时变性,机器人轨迹跟踪控制难度十分大,控制精度也难以保证。本文以六自由度工业机器人为研究对象,以提高机器人系统轨迹追踪精度和动态性能为目的,对机器人的运动学、动力学建模,动力学参数辨识,自适应控制器设计展开了研究。本文首先总体介绍了机器人动力学参数辨识与基于动力学模型的自适应控制整体实验研究平台的软硬件搭建;接着,依据MDH方法,求取分析六自由度工业机器人动力学所必要的运动学参数,通过Newton-Euler迭代法来构建动力学模型,并用符号计算软件SYMORO+推导动力学表达式;然后分析了机器人的线性化模型与最小惯性参数集,推导出六自由度工业机器人一组最小惯性参数;研究有限项傅里叶级数做为动力学参数辨识实验的激励轨迹,结合Hadamard不等式,提出激励轨迹参数优化目标函数,利用MATLAB fmincon函数计算激励轨迹参数;研究最小二乘参数辨识方法,介绍求取关节角速度、角加速度的中心差分算法与RLOESS滤波方法;接下来研究模型自适应PD控制方法,设计自适应控制系统,给出了控制系统稳定性证明;最后,通过激励轨迹跟踪实验辨识出最小惯性参数;通过机器人跟踪激励轨迹和验证轨迹实验,比较实测力矩与基于辨识模型估计力矩的均方根误差验证参数辨识方法有效性;通过期望轨迹跟踪实验验证了所设计的自适应PD控制系统可行性。