工业机器人是指用于工业领域的多关节机械手臂,其发展水平是衡量一个国家制造业水平高低的重要标准。中国作为制造业大国,研究机器人技术,发展工业机器人产业,对于加速制造业转型升级、提高我国制造业国际竞争力,加快迈入制造强国行列,具有重大意义。轨迹规划是机器人技术中至关重要的一环,关系到了工业机器人的性能以及精度,因此对轨迹规划展开研究对于提高工业机器人的性能不可或缺。同时由于工业机器人在工作中难免会发生碰撞,考虑到机器人以及工作人员的安全,机器人应当具备顺应外界作用力的能力。阻抗控制是使机器人具备柔顺性的一种常用方法,本文同样对其展开研究。本文的主要内容有:首先,本文对开源数控软件Linux CNC进行了研究,并详细分析了其中较为核心的任务控制器和运动控制器的工作原理,为后续在该平台实现相关算法并进行实验分析提供了理论基础。其次,研究了笛卡尔空间内的B样条轨迹规划,引入了瞬时速度插补法对B样条进行插补,仿真结果表明使用该方法在插补过程中对位置误差进行控制相比于等距插补法更加方便。针对时间最优轨迹规划问题,本文提出一种关节空间下结合B样条曲线和改进粒子群算法的规划方法,改进粒子群算法中使用变学习因子而不是常量学习因子以避免粒子群容易陷入局部解的问题,并采用回滚技术保持粒子群的多样性。仿真结果表明使用该方法可以得到时间最优轨迹。再次,研究了机器人阻抗控制。针对未装有力传感器的机器人,提出了使用阻尼刚度模型的阻抗控制,该方法只需要机器人带有编码器就可使机器人具备一定的柔顺性。在Matlab中对传统阻抗控制和使用阻尼刚度模型的阻抗控制进行了对比,结果表明使用阻尼刚度模型的阻抗控制能够使机器人具备柔顺性,但取得的柔顺性与期望阻抗间存在着一定偏差。最后,在实验室现有的机器人实验平台上,对所提方法设计了相关实验,验证了方法的有效性。