建立了机器人运动学模型，设计了基于Lyaponov稳定理论的轨迹跟踪控制器，该控制器的性能取决于其参数的大小。粒子群优化算法具有收敛速度快，需要调节的参数少等优点，但优化过程中容易发生“早熟”收敛，使优化陷入局部极小值。通过引入模拟退火算法、“交叉算子”和“变异算子”，提出了一种改进粒子群优化算法，对控制器的参数进行优化设计。最后，通过仿真计算，证明了该方法的有效性。