随着柔性自动化生产线的大规模运用，工业机器人已成为生产线上的标准化设备。路径规划作为工业机器人智能控制的关键环节之一，逐渐成为了机器人研究领域的热点。基于机器视觉技术不断成熟应用的背景下，本文以双目视觉技术与路径规划技术为支撑，对工业机器人路径规划系统进行了研究。　　首先，阐述了本课题研究的背景及意义，并介绍了工业机器人发展概况、机器视觉技术及路径规划技术研究现状。在工业机器人系统整体框架的基础上，确定了本文机器人路径规划系统的两个技术支撑，即双目视觉技术和启发式的路径规划算法。　　其次，采用基于双目视觉的三维重构技术完成了空间点云信息的获取及环境建模。通过张正友标定法完成双目相机的标定，然后利用半全局立体匹配算法得到场景视差图，由视差图深度恢复输出场景的空间点云信息，最终根据相机坐标系和世界坐标系之间的映射关系，将点云信息投影到世界坐标空间进行栅格环境建模。　　再次，选择Manhattan函数作为启发式函数，并在传统A*算法的基础上增加启发权值优化算法搜索性能。实现了基于启发权值的A*算法从起始节点到目标节点之间的空间最优路径输出，并通过B样条曲线对路径平滑优化处理，增强路径的运动平滑性。　　最后，自主搭建了双目视觉系统和直角坐标机器人硬件平台，利用Matlab的GUI模块设计编写双目视觉系统及机器人运动仿真控制系统的界面，采用PC作为上位监控，进行机器人路径规划实验，证明了本文路径规划方法的有效性。