近年来随着工业机器人在制造行业的大规模应用,安全性好、效率高的机器人离线编程方式已经逐渐取代耗时耗力的在线示教编程方式,并在行业内得到了广泛的应用。与此同时,各类机器人离线编程的相关技术研究也不断开展。本文主要针对以下两种离线编程的关键技术进行研究:一是研究基于体感设备的机器人离线路径生成方法;二是研究机器人自动避障路径的生成方法。针对特定的开发环境,利用Kinect体感设备获取彩色图像数据与人体骨骼图像数据。采用两种图像的结合显示方法,让用户对于自身位置有着更直观的了解。锁定Kinect设备识别的第一人为示教者,提取骨骼图像中示教者的手势信息,实现了示教数据采集状态的远程控制。根据以上过程,设计了示教数据采集的一般流程。最后通过对比实验确认了合适的采集频率。采用三点标定法确定Kinect设备与工业机器人的位置关系,并生成了标定文件。利用Kinect设备完成示教数据的采集后,根据标定结果,变换Kinect坐标系中的路径点到机器人基坐标系下,实现了机器人离线路径的生成。最后对离线路径进行了光顺优化。设计了单刚体的运动案例,在路径规划计算的过程中,研究了刚体模型的位姿设置方法,实现了案例中单刚体自动避障路径的生成,验证了通过自动避障技术进行路径规划的可行性。建立了工业机器人以及环境的模型。提出了用于碰撞检测的机器人各个组成模型的位姿算法,在此基础上,实现了多刚体协同运动的工业机器人自动避障路径的生成。基于以上研究,设计并开发了体感设备机器人离线编程系统与自动避障机器人离线编程系统。采用华数机器人对离线代码进行验证,证实了本文研究内容的正确性与实用性。