随着科学技术稳步发展以及“工业4.0”与“中国制造2025”的大时代驱使下,工业生产正逐步迈向智能化,例如“智能仓储”、“智能生产”、“智能工厂”的出现已成为必然,而机械臂则是实现智能化不可获取的重要成员之一,也正是由于机械臂的工作环境逐渐开放化与复杂化,因此机械臂的避障研究也就成为了必然。因此,本课题将以深圳众为六自由度xArm机械臂为依托,在假设已知外界环境信息的情况下,分别对其运动学、碰撞检测算法、避障路径算法进行研究,主要研究内容如下:首先,搭建自主避障系统。通过分析系统需求、设计系统架构和系统软硬件选型,进而搭建合理的机械臂自主规划避障系统,以便验证碰撞检测算法与避障规划算法的性能。其次,碰撞检测方法研究与分析。详细分析与研究了常见包围盒算法的优势和缺陷后,本文提出了一种基于AABB包围盒的空间分割法,该算法首先采用AABB包围盒完成粗略检测,若检测结果表现为空间物体之间未碰撞,则无需精检测,否则将采用空间分割法完成精确检测,进一步判断空间物体之间的碰撞状态。这种精粗分离的检测策略,不仅使检测算法具备较高检测效率,同时也具备极高的检测精度。然后,避障路径规划方法研究与分析。通过对机械臂避障算法的大量学习和研究后,进而提出基于人工势场法的RRT-Connect避障规划策略。该方法以障碍物和目标位置为中心,分别建立局部斥力场和全局引力场,通过斥力场和引力场的有向引导,使RRT-Connect选取更优的扩展点与扩展方向。因此,该算法可以获取一条近似全局最优的无障碍路径。最后,仿真与实验验证。以深圳众为六自由度xArm机械臂为依托,对基于人工势场的RRT-Connect算法的性能进行相关实验验证。实验结果表明,基于人工势场的RRT-Connect算法的在保留较高规划效率的同时,其规划的避障路径也近似为一条全局最优路径。