随着地球上陆地资源的日渐枯竭,海洋已经逐渐成为最具发展潜力的资源宝库,尤其是深海正逐渐成为各国开发资源的战略空间。随着我国“海洋强国”战略的提出,我国加快了深海开发技术研究的步伐,进行了水下作业装备的谱系化建设,逐步将装备研制技术拓展至全海深。装备体系包括用于探测和作业的各类潜水器,其中,无人潜水器通过搭载传感器和作业工具,成为执行深海探测和作业的主流和热点装备。而深海机械臂是实现作业功能不可或缺的重要组成部分,而深海机械臂作业功能的实现依赖于运动规划和避障功能的优化。大深度作业环境的不确定性,使得深海机械臂的运动规划变得更加复杂。本文以第二代全海深作业型无人潜水器“逐梦号”的研制为背景,以实现“逐梦号”上搭载的深海机械臂的运动和避障功能研究为目标,在ROS平台下,搭建虚拟仿真环境,完成对机械臂模型的运动学配置,提出RRT算法的改进策略,同时,利用Move It!完成基于传统RRT算法及其扩展算法及改进算法的运动规划仿真,最后在机械臂运动平台上检验运动规划算法的规划能力。本文首先介绍了机械臂运动规划的相关基础,以“逐梦号”上搭载的“ARM-5E Mini”深海机械臂为研究对象,利用D-H法完成机械臂的运动学建模,在此基础上,完成机械臂的正逆运动学求解。根据正运动学解,以蒙特卡洛法为核心思想,利用Matlab软件的机器人工具箱完成深海机械臂的工作空间求解。其次,对ROS系统的基本组成以及ROS中的运动规划模块Move It!和三维模型可视化软件Rviz进行了简单介绍;利用Solidworks完成深海机械臂的URDF模型文件建模,利用Move It!配置助手完成对深海机械臂运动规划所需的文件的配置,利用三维模型可视化工具Rviz对URDF模型进行校验;分析深海机械臂正运动学,逆运动学及运动规划的作业流程。此外,对RRT算法及其相关拓展算法进行了简单介绍。针对传统RRT算法存在的缺陷,通过引入方向引导机制来引导采样方向,以减少RRT算法的盲目搜索问题,通过引入回归策略和自适应动态步长来增强算法的探索能力和避障能力,减少算法对无用空间的搜索,最后利用B样条曲线对所得路径进行平滑处理,完成对算法的改进。最后,以“逐梦号”上搭载的“ARM-5E Mini”深海机械臂为研究对象,基于ROS系统中的运动规划模块Move It!完成对RRT算法及其拓展算法以及本文所提出改进算法的性能分析,并在机械臂运动平台上测试基于ROS系统的深海机械臂运动规划能力。结果表面:本文所提出的改进算法相较于RRT算法在采样点、规划时间路径长度和平顺程度上都有明显优化。同时,在机械臂运动平台下对基于ROS系统的深海机械臂运动规划能力进行测试的结果表明:基于ROS系统搭建的深海机械臂运动规划平台满足机械臂控制精度需求,机械臂运动过程平顺,位置精准。证明了ROS系统对深海机械臂运动规划的支持作用。