SCARA机器人凭借结构紧凑、小巧灵活、运动速度快、定位精度高等优点,在电子制造产业中得到广泛应用。但是SCARA机器人关节的谐波减速器柔性特征较为明显,且在高速运行时机器人的惯性较大,导致在驱动停止时末端会产生较大的残余振动,造成加工精度下降和定位时间增加的问题。现有对机器人末端进行残余振动抑制的方法主要有输入整形法、智能控制算法、以及运动规划等,现有的方法通常需要设计复杂的控制系统或者仅能针对单一固定的频率进行振动抑制,而SCARA机器人系统为复杂时变系统,其末端振动频率随机器人姿态变化而变化。针对SCARA机器人末端易产生残余振动和现有方法存在不足等问题,本文提出一种基于SCARA机器人刚柔耦合动力学响应的运动规划方法。该方法无需使用复杂的控制算法或添加额外传感器,仅依靠本文所建立的模型对关节空间的规划曲线进行优化,即可抑制机器人不同姿态下不同频率的柔性振动。同时该优化得到的规划曲线能够充分发挥电机性能,机器人运行这组规划曲线时,不仅能够抑制末端残余振动,而且规划速度接近所设置的电机速度极值。论文主要研究内容如下:（1）首先使用线性扭转弹簧等效SCARA机器人关节的柔性,通过线性参数刚度K和阻尼系数C进行描述。在此基础上,使用拉格朗日方法建立考虑关节柔性的刚柔耦合动力学方程。最后结合ADAMS软件和Simulink对所建立的模型进行验证,为后续建立振动抑制时间最优模型奠定基础。（2）辨识前文建立的刚柔耦合动力学模型中的参数。针对刚性动力学参数,首先建立忽略关节柔性的SCARA机器人参数线性分离形式的动力学方程,然后使用QR数值分解法将其化简为最小惯性参数集形式。在此基础上,设计有限项傅里叶级数激励轨迹并通过实验辨识得到刚性动力学参数。对于柔性动力学参数的辨识,首先建立考虑关节柔性的单连杆机构从电机力矩到电机位移的传递函数,然后通过线性调频信号对SCARA机器人关节1和关节2分别进行扫频实验,获取两个关节的反谐振频率。最后结合反谐振频率和已辨识得到的刚性动力学参数完成关节线性刚度和阻尼系数的辨识。（3）在前文建立的刚柔耦合动力学方程和参数辨识的基础上,建立振动抑制时间最优模型。首先使用非对称S型曲线描述关节空间规划轨迹,将曲线的时间参数作为优化变量,并结合电机最大速度等限制设置约束条件。然后使用Newmark法或4阶龙格库塔法求解刚柔耦合动力学模型的正问题,从而得到残余振动衰减时间。最后以定位时间为目标函数,并选用遗传算法对优化模型进行求解。（4）最后,在前文理论研究的基础上,进行多组仿真和实验验证。设置机器人以最短驱动时间执行给定位移的情况为对照组。仿真和实验结果表明,与对照组相比,本文振动抑制算法能够大幅抑制机器人末端的残余振动,最大振幅抑制率达到93%以上,且对于数值仿真和实验中机器人不同频率的残余振动均能达到较好的抑制效果。同时,优化得出的规划速度接近电机最大速度约束,充分发挥了电机性能,从而证明了本文所提振动抑制算法的有效性。