随着现代工业自动化水平不断提高,机器人在工业生产中得到了广泛的应用,工业机器人的运动问题作为一门独立的学科,包括运动控制、轨迹跟踪、路径规划等几个方面在内的应用研究也逐渐深入。本文主要研究了应用于环境未知情况下的多自由度连杆型工业机器人路径规划的相关问题,该问题包括环境信息的获取,环境建模和规划算法三个方面的内容。传统路径规划的思想主要包括将障碍物模型映射到关节角度空间和建立人工势场两种方法,这两种方法都存在一定的问题,前者随着关节连杆个数的增加复杂度成几何级数上升,而后者有可能陷入局部最小值点而停止运动。针对上述问题,本论文提出了一种不进行空间坐标转换,而在笛卡尔坐标空间中确定障碍物和连杆位置关系的环境建模思想,并将其与模糊决策协同作用,抑制了简单模糊路径规划方法中随着机器人结构和环境信息逐渐复杂而导致的“规则爆炸”,使路径规划的问题得到简化,取得了良好的控制效果。建立了机器人模型,处理环境信息,并对三类不同障碍物环境建模,根据障碍物与连杆的位置关系,分析并建立了路径规划的模糊决策规则。在Matlab中建立了二连杆型机械臂和六自由度PUMA560型机器人的模型,并设计了各种形状的空间障碍物。基于Matlab的仿真工具箱Simulink建立了路径规划的控制系统,该系统的输入量为目标位置和障碍物信息,输出为关节运动的角度。通过对二连杆模糊决策的仿真分析和基于环境模型的六自由度工业机器人路径规划问题的研究,可以看到,对于文章中提到的各种障碍物,多自由度连杆机器人都得到了较好的避障效果。