随着汽车等行业生产技术的大力发展和生产规模的迅速扩张,工业生产过程中工艺也逐渐变得先进而复杂,为了保证产品质量、提升产品产能,在生产线中使用了各种功能不同的工业机器人,如今生产线上的工业机器人不但具有较高的机动性、灵活性,而且日益智能化。工业现场往往环境复杂,障碍众多,如何使工业机器人能够自动识别复杂的现场环境,完成相应的路径规划任务,对发挥机器人自身的自动化以及智能化优势有着很大的影响。文章从某工业生产线装配任务实现自动化过程中的实际需求出发,对一款六自由度工业机器人进行了本体设计,然后基于设计的本体结构进行了正、逆运动学分析;同时针对该机器人的工作环境,以及空间中的障碍条件,对路径规划算法等内容进行深入探讨和研究。第一,根据工作需求及环境参数对机器人本体结构进行设计,包括机器人的腕部、手臂、腰部等重要部件的结构和布局;同时对机器人典型结构部分的驱动装置,如电机等进行了计算和选型;并在三维软件Solid Works中完成样机装配体模型的设计;最后选取了机器人重要部件大臂部分,通过ANSYS有限元软件对其进行应力分析和应变分析,保证设计的结构强度满足工作要求。第二,对一般机器人正逆运动学分析与求解的方法进行分析与讨论,简化了机器人杆件模型,并建立D-H参数表,使用D-H参数法等数学方法,推导出了六自由度工业机器人的运动学方程,进行了正、逆运动学求解方法的分析。最后在MATLAB中,使用机器人Robotics Toolbox工具箱进行仿真,建立了机器人杆件模型,以及对机器人的工作的可达空间范围进行了仿真求解。第三,对于机器人空间路径规划问题,综合分析和对比了各种不同分类算法中的典型算法。针对在三维空间中进行路径规划时出现的计算量急剧增大以及路径点选取困难的特点,根据不同路径规划算法的优缺点进行算法结合,提出一种新的路径搜索改进方法。算法基于改进的重复顺序局部搜索混合算法(Muti-pass Sequential Local Search,简称为MPSLS),并且借鉴蚁群算法和人工势场算法中信息素因子和势场因子等思想进行路径搜索算法新设计。文章对改进算法的概念、步骤和优势进行了介绍,具体阐述了机器人环境空间的建模方法,状态空间中路径点选取方法,启发函数改进的设计过程,路径点迭代搜索方式等内容。最后,在MATLAB仿真平台上,针对相同的机器人路径规划环境设计了三组不同的算法仿真实验,实验结果验证了改进算法的有效性与合理性。