随着工业4.0的快速演进,促使机械臂应用于汽车制造、军工、航空制造和医疗设备等领域。机械臂的操控方式多数是通过预先的离线编程,控制其工作在示教再现的模式下,该模式难以适应复杂多变的工作环境。本文提出一种基于改进的蚁群优化算法的机械臂运动轨迹规划方法。通过双目视觉感知工作环境中的障碍物,在多障碍物空间中运行改进的蚁群优化算法规划机械臂运动轨迹,再通过机械臂运动学分析和ROS操作系统中的机械臂运动仿真,验证轨迹规划的有效性,降低机械臂的碰撞事故发生。本文的研究力求解决机械臂在复杂工况下的运动控制问题,提高工业机器人的自动化和智能化程度。本文设计制作双目视觉相机的多自由度调节和支撑结构。利用双目视觉拍摄工作空间场景,通过双目相机的立体标定、立体匹配和场景三维坐标计算等,对机械臂工作的物场模型进行三维重建,获取障碍物的准确位置、几何关系和轮廓信息,并增强三维场景信息并使其可视化。根据双目视觉相机获取的三维物场信息,对其进行栅格化处理建立地图环境,通过蚁群算法在地图上完成机械臂运动轨迹规划。利用三次B-样条曲线对规划轨迹进行拟合插值,平滑优化轨迹,消除跳点,减少机械臂沿轨迹运动时对关节的冲击。对机械臂进行D-H参数分析,确定机械臂在笛卡尔空间与关节空间的相互转化关系。对蚁群优化算法规划的轨迹,进行三维空间轨迹以及关节空间轨迹的MATLAB仿真分析;利用ROS操作系统中的应用功能Move It软件在Rviz环境中进行仿真分析,进行机械臂与障碍物的碰撞检测,降低机械臂的碰撞事故发生。搭建机械臂运动控制系统并进行实验,结果表明,双目视觉系统能够较为准确地提取出物场的三维信息,基于蚁群算法的运动轨迹优化方法,能够规划出平滑的避障轨迹并避免机械臂碰撞,通过本文提出的方法,能够实现机械臂运动轨迹规划,以及实现机械臂在多障碍物中无碰撞运动。