从“工业4.0”到“中国制造2025”再到“工业互联网”的提出,无不昭示着当前工业发展正逐步走向智能化,智能制造可谓大势所趋。而机械臂领域的相关技术则是这场工业战斗中不可或缺的重要一环。工作在生产线中的机械臂是智能制造中的基础执行者,如何保证它们在生产工作中精准、安全、高效地运行便成为了智能制造研究领域的重要课题。其中,7-DOF冗余机械臂相较于常见的6-DOF机械臂,增加的自由度可优化其运动学和动力学特性且具备更高的容错性。与此同时,由于其研究难度随之提高,所以针对七自由度冗余机械臂的相关理论研究发展潜力颇高,具有较大的研究价值。本文以目前世界上应用广泛的智能型双臂协同机器人Baxter为研究对象,对其在有障碍物存在的工作环境中的避障路径规划问题进行研究。研究内容主要包括:1)基于ROS机器人操作系统对Baxter机器人及其工作环境进行实验平台建模并对整体路径规划流程进行分析。对Baxter七自由度机械臂进行运动学建模,并对在线仿真环境的可视化模型、物理属性以及碰撞模型进行建模,搭建了完备的路径规划算法仿真实验平台。同时,梳理了运动学求解、碰撞检测、路径规划以及轨迹规划等算法应用流程,为机械臂避障路径规划算法研究打下良好基础。2)基于天牛须搜索算法针对机械臂避障路径规划要求进行改进,并将其应用于Baxter七自由度机械臂实验研究。在天牛须搜索算法的基础上提出了搜索方向优化、四元数插值运动姿态规划、变步长搜索、初始路径点筛选、初始路径修剪以及双向搜索等改进设计,解决了原算法对于高维复杂多极值处理与适应性差等问题。实验证明改进的天牛须搜索算法实现了七自由度机械臂在有障碍物存在的工作环境中能够获得一条无碰撞的有效运行路径,并且较于原天牛须搜索算法本改进算法拥有更强的机械臂避障路径规划能力。3)在改进的天牛须搜索算法基础上进行天牛群群体优化,并应用于Baxter七自由度机械臂避障路径规划研究。将天牛须搜索算法中的天牛个体扩展为群体,改进了算法依赖于天牛的初始位置及搜索方向的不确定性,提高了算法的单次搜索效率与获取全局最优解的可能性。实验结果表明,进一步优化后的天牛须搜索算法能够更好完成七自由度机械臂的避障路径规划任务,通过小幅计算量的增加实现了三维空间中对运行路径的进一步优化,并且较于其他路径规划算法本优化算法路径效果更优。