随着计算机技术和人工智能领域的不断发展,人们对于机器人的需求不仅仅只停留在能够完成指定的工作任务,还需要在此基础上尽可能的提高工作效率以及减小实际操作中的误差等要求。目前,机器人在工业、农业、医疗、科研等各个领域都有着广泛的应用,而这些应用都需要进行机器人的路径规划。路径规划的目的是在有障碍物的环境下,根据某一性能指标搜索出一条从起始点到目标点的无碰撞最优或次优路径。六自由度机械臂具有灵活可操作性强等特点,且构造相对复杂,具有一定典型性,所以本文针对六自由度机械臂进行路径规划问题研究。本文以PUMA560工业机器人为研究对象,针对机器人路径规划问题主要进行了以下几方面研究:首先课题研究的背景意义以及工业机器人路径规划研究的发展现状进行了分析,再对机械臂的运动学理论进行了分析,通过D-H参数法建立了 PUMA560机器人运动学模型,并对其进行正运动学和逆运动学求解,为下文所涉及的算法的连续性提供了保证。然后进行机械臂与空间障碍物的碰撞检测研究。研究空间域中的包围球、AABB、OBB、k-Dops等碰撞检测模型,并对其优缺点进行了分析,包围球具有计算简单、不需要随着对象的旋转而更新等特点,决定采用包围球的包围盒算法来模拟障碍物进行碰撞检测。最后对人工势场法、A*算法进行研究并对其优缺点进行分析,针对该算法易陷入局部极小的情况,采用基于A*的人工势场路径规划算法,利用A*算法的全局规划性改进人工势场法,并规划出一条无碰状态下的最短路径,机械臂根据这条规划出来的路径,根据每个路径点求出对应的关节角,再让机械臂运动到相应位姿,机械臂就能够无碰到达目标点。文中采用MATLAB中的Robotics Toolbox构建的PUMA560机器人仿真模型,对所研究的路径规划算法进行编程,再把算法的运行程序中得到的数据在MATLAB平台上进行仿真。实验结果证明,在应用改进后的算法后,机器人在不发生碰撞和需要避开障碍物的情况下都可以以最短路径安全无碰撞的到达目标点,取得了理想的效果。