在机器人领域,运动规划一直占有举足轻重的地位。无论是应用于工业生产过程的工业机器人,还是应用于空间探测的空间机器人,以及越来越受到研究者们重视的智能机器人,运动学和运动规划都是必不可少的组成部分。本文提出了一种基于广义位姿距离的运动规划算法。算法应用了机器人正向运动学,并将机器人的运动划分为许多小周期,以缩短末端执行器和目标位姿之间的广义距离作为启发信息来确定每个周期各关节的位移值。为了确定关节每个周期的运动范围,该算法应用Paul的轨迹插补算法,并对其改进,使其经过路径点,并深入分析了以改进的Paul规划作为轨迹插补算法时上层运动规划和底层运动规划之间的关系。同时,定义了广义位姿距离,并且推导了广义位姿距离的变化同机器人各关节微位移之间的关系。为说明算法的通用性,本文以一种带柔性关节的机器人的运动规划问题为例,验证了算法有效性。为了解决空间机器人基座固定时的容错运动规划问题,本文讨论了算法在欠自由度、冗余自由度和满自由度机器人的点到点运动规划中的应用,并讨论了当末端执行器具有较大的容差范围时的运动规划问题。同时讨论了算法在笛卡尔空间连续路径的运动规划中应用,重点分析了直线轨迹和一个有奇异点的圆轨迹的运动规划,以说明算法在具有奇异点的笛卡尔空间连续路径规划中的应用。为了解决浮动基座空间机器人的容错运动规划问题,推导了浮动基座空间机器人的广义雅可比矩阵,讨论了算法在浮动基座空间机器人运动规划中的应用,并且详细分析了算法在欠自由度空间机器人抓捕低速运动目标的运动规划中的应用。