工业机器人以其较高的稳定性和工作效率在自动化生产中逐渐替代人工操作,并随着多自由度机器人应用场景多样化,对工业机器人的运动规划和运动控制提出了更加智能化、高精度等要求。工业机器人在工件抓取、搬运的广泛应用能有效降低劳动力的投入,节约成本提高工厂的市场竞争力。为了解决工厂中工件抓取、搬运作业环境变化后,传统的工业机器人无法实时进行调整,需要重新经过示教编程,且示教路径与最优路径有较大偏差的现象。本文以六自由度工业机器人为载体,研究其在工况下,能合理规避障碍物,无碰撞的将工件从初始点抓取搬运至目标点。首先以六自由度工业机器人作为研究对象,讨论了数学建模所需的位姿描述、基于坐标变换等数理基础,采用改进DH参数法建立数学模型,根据运动学分别求导出正、逆解,并在Matlab中用Robotics Toolbox仿真验证其正逆运动学求解的可行性。其次在完成六自由度数学建模的前提下,将障碍物和机械臂连杆之间进行碰撞检测,接着引入传统路径规划算法在六自由度机器人上的相关应用,综合比较后本文使用快速扩展随机树(RRT)全局路径规划算法,结合局部路径优化使其提高路径搜寻成功率、加快路径收敛速度、最终生成连续平滑的时间最优路径。最后将改进RRT算法在仿真软件中进行性能评估,验证了所改进算法在六自由度机器人路径规划上的有效性和优越性。最后对六自由度工业机器人工件抓取、搬运系统平台进行了软硬件设计。硬件部分采用KEBA控制器搭建试验平台,利用Ke Motion与Matlab\Robotics Toolbox共同完成了六自由度机器人仿真和控制程序。试验验证表明,本文所提出的改进快速扩展随机树算法能驱动机械臂从初始位姿无碰撞运动到目标位姿,且满足时间最优原则,最终优化路径平滑无抖动现象。