机器人的轨迹规划在机器人的控制中具有重要的地位。避障路径规划问题在机器人学、超大规模集成电路(VLSI)、地理信息系统等众多领域有着广泛的应用,其主要内容涉及环境表达、规划方法、路径搜索以及人工智能等多个学科。关于避障路径规划高效算法的研究长期以来一直受到人们的关注和重视,人们从多方面进行了探索和研究,虽取得了一些成果,但仍存在许多问题有待深入研究。论文以PUMA 560型机器人为研究对象,建立了两个避障路径优化模型。本文首先给出了机械臂路径规划算法的理论基础,并对一般6转动关节操作手的运动学方程作了介绍。以PUMA 560机器人为例给出了其运动学解释及机械臂的运动学逆解过程,其后对几类具有代表性的机械臂路径规划算法作了分析,其中包括人工势场法、遗传算法、模糊逻辑法。避障路径规划问题是在具有障碍物的环境中,按照某个评价标准,如最短路径长度、最短行进时间、最小能量消耗等,规划一条从起始点位置到达目标点位置最优(或次优)的无碰(避障)路径。本文针对六自由度机械臂的避障路径规划的两个模型：模型1采用规则体包络对障碍物进行建模,把障碍物和机械臂映射到两个互相垂直的平面内,将机械臂工作空间的三维问题转化为二维问题,并结合A*搜索法,极大地减少了计算量,达到了规划要求；模型2采用蒙特卡洛法求出机械臂的可行位形空间,称为自由区域,根据一般随机路标法得到一个表示机械臂位形空间结构信息的路标,计算机械臂在各个位形下与障碍物之间的最小距离及转角耗散度,并将此信息加到逆向宽度优先搜索法所求的节点路标上,从而把路标转化为网格结构,基于此网络,在优化阶段给出了一个对路径进行安全性优化的数学模型。在文章的最后部分以PUMA 560型机器人为对象给出了仿真,结果表明以上两个模型分别达到了不同工作环境中对机器人的高效性和安全性的要求。