冗余度机械臂避障算法研究一直是机器人领域研究的热点之一。但目前的冗余度机械臂避障算法还存在诸多不足之处,针对传统算法的不足提出一种基于主从任务转化的闭环控制避障算法,使其更加完善和优化。本文主要工作和创新性成果如下:1.对障碍物定位进行研究,在对障碍物图像进行图像预处理后,利用空间点重建方法获得障碍物坐标,并通过标定板实验间接证明定位精度符合要求。2.针对基于梯度投影的避障算法的不足提出一种基于主从任务转化的闭环控制避障算法。主从任务转化通过监测机械臂各杆件与障碍物之间的最小距离变化实现避障任务和末端期望轨迹跟踪任务的主从切换,从而解决当障碍物位于机械臂末端期望轨迹上时避障运动和期望轨迹跟踪运动存在的相互冲突问题。考虑到机械臂避障时其末端跟踪精度差的问题,引入对冗余度机械臂末端期望位置和实际位置的误差控制,使得机械臂末端的跟踪精度显著提高。同时,该算法还适用于多障碍物避障和动态避障且具有计算量小和躲避速度变化连续等优点。3.通过三自由度平面冗余度机械臂的仿真试验和UR5实验平台上进行的实体实验,验证了该算法的正确性。结果表明,该算法能够有效解决当障碍物位于机械臂末端期望轨迹上时存在的冲突问题,而且机械臂在避障的同时也能够高精度地跟踪末端期望轨迹,且能够完成多障碍物避障和动态避障。