随着智能制造技术的发展,机械臂逐渐被应用于各种场合,为使其适应日益复杂的工作环境,人们对其在避障运动规划方面提出新的要求。人工示教,作为机械臂的传统避障运动规划方式,规划时间长、灵活性差,极大影响了生产效率,因此实现机械臂的自主避障和规划具有重要的意义。为此,本文以Dobot三自由度和DIY六自由度机械臂为研究对象,提出改进RRT（Rapid-Exploration Random Tree）算法实现机械臂的快速避障运动规划,并对机械臂模型构建、碰撞检测、运动规划算法、仿真试验和避障实验等内容展开了研究。论文的主要内容如下:首先,根据建立的关节坐标系,采用DH参数法获得机械臂的DH参数,利用sw2urdf插件创建机械臂的URDF模型,并在Rviz中进行模型显示。采用圆柱体包络法,进行机械臂和障碍物模型的简化,以快速完成机械臂的碰撞检测。然后,针对基于目标偏向的RRT算法在复杂环境中易陷入局部搜索、规划效率低的不足,提出扩展目标变更策略和使用可变步长对算法进行改进。并在ROS（Robot Operating System）中进行改进算法和传统算法下的仿真试验,仿真结果验证了改进算法的有效性。为解决机械臂的抖动问题,对规划的路径点进行插值规划,插值结果表明,插值后的关节角速度和角加速度曲线更加平滑。最后,分别搭建Dobot和DIY机械臂的实验平台,先后进行了实体机械臂上的避障实验、插值轨迹规划实验、DIY机械臂的避障抓取实验以及Dobot和DIY机械臂的避障对比实验。机械臂的避障实验结果表明改进RRT算法能有效提高机械臂的避障运动效率。对比插值前后的实验结果可以发现,通过添加插值环节,不仅能提升机械臂运行的平稳性,且机械臂各关节角度实际值与理论值之间误差也明显减小。DIY机械臂的避障抓取实验结果表明改进RRT算法下的避障抓取效率和成功率相比基于目标偏向RRT算法分别提高12.7%和25%。通过对比Dobot和DIY机械臂的避障实验结果可知,随着机械臂自由度的增加,机械臂进行避障时需要考虑更多连杆的避障,从而需要花费更多时间。综上可知,本文提出的改进RRT算法无论是在Dobot还是DIY机械臂上都起到了很好的应用效果,这对多自由度机械臂的更深层次研究有着一定的参考价值。