机械臂的路径规划和轨迹规划结合了人工智能和机器学,一直是机器人学研究中备受关注的问题。避障路径规划是指在复杂的工作环境中,通过某种策略规划出一条无碰撞路径,使机械臂顺利地避开障碍物到达期望的位置。轨迹规划涉及到每个关节运行时的速度、加速度等特性。避障路径规划和轨迹规划对机械臂顺利执行工作任务具有重要的意义。本文以ABB的IRB120六轴机器人为研究对象,进行了避障路径规划算法和时间最优轨迹规划的研究。主要工作和研究成果如下:(1)分别利用D-H参数法和旋量法建立IRB120机器人的运动学模型,进行正逆运动学的分析,通过几组实例计算验证两种方法建立的模型的一致性。(2)根据建立的运动学模型,对工作空间进行了分析,并对边界点进行提取。(3)在避障路径规划方面,基于建立的碰撞检测模型,分别研究了人工势场法与和声搜索算法,并提出相应的改进方法。针对人工势场法容易陷入局部极小值的缺陷,提出了变步长搜索的思想,先采用大步长搜索后设置一个中间点,将搜索路径分成两部分后再用小步长的人工势场法进行分段搜索。在和声搜索算法方面,通过对搜索机制方面的改进,使得算法能够更快地收敛,并应用于避障路径规划中。基于MATLAB和Adams,对提出的改进算法进行了仿真验证。(4)在时间最优轨迹规划方面,根据IRB120机器人在单障碍物下的避障路径,在满足速度约束的条件下,在关节空间中采用基于粒子群算法的多项式插值对运动轨迹进行了时间最优化。最后通过MATLAB仿真验证了该方法的有效性。