服务机器人所面临的工作场景通常是非结构化、动态不确定的,机器人所面对的工作任务也是复杂多样、模糊多变,且有时限要求,给服务机器人路径规划带来很大挑战。同时,针对一些复杂的操作任务,保证机器人双臂运动过程中的安全性也是十分必要的。所以本文针对轮式移动双臂服务机器人的动态路径规划与自避碰技术展开了研究。针对机器人移动过程中的路径规划问题,本文以加入相向贪婪生长策略和路径反向优化的改进双向RRT（Rapidly-exploring random trees）算法为全局规划算法,以加入逃逸系数和重规划的改进人工势场法为局部路径规划算法,既提高了路径规划的效率,又实现了机器人移动过程的动态避障。针对多关节机械臂的路径规划问题,本文通过在机械臂工作空间和关节空间中建立的总势场共同引导机械臂运动,既保证了机械臂运动过程中的动态避障,又约束了机械臂最终到达的姿态。通过改进势场函数和添加虚拟目标点的方法解决了传统人工势场法在机械臂路径规划中存在的问题。实验结果表明该算法能够保证机械臂追踪上动态目标,同时能够保证机械臂在动态环境中运动的安全性。针对机器人运动过程中的自避碰问题,提出了一种基于虚拟斥力的实时自避碰力矩控制方法。利用机械臂正向运动学构建了机器人动态骨架包围盒,用于简化计算关节间最小距离;根据机械臂关节空间阻抗控制规则进行虚拟斥力计算,将关节间距离转换为避碰力矩,并将避碰力矩和其他任务的期望力矩相加,得到控制机器人双臂运动的实际力矩。最后通过真机实验验证了算法的有效性和实用性。本文利用轮式移动双臂服务机器人搭建了机器人实验平台,并通过物品递送实验对上述算法进行了验证。实验结果表明在实际应用中本文所提出的方法可以实现机器人移动和操作过程中的动态路径规划,并保证机器人双臂运动过程中的安全性。