随着智能机器人技术的快速发展,移动机械臂在物流运输、人机交互和星球探测等领域已经得到广泛应用。目前,面向人机交互的移动机械臂距离实现真正的智能化仍有差距,主要存在三方面问题:（1）机械臂欠缺识别人类意图调整交互任务的能力;（2）传统的控制算法无法适应多变的任务场景,确保柔顺交互的能力还有待提高;（3）移动机械臂对无人车底盘运动规划的实时性和安全性具有较高的要求。因此,本文对于移动机械臂的运动规划和柔顺控制等进行了如下研究:首先,为了使机械臂能识别人类意图并进行运动,本文采用双目相机提取人类手部关节点,根据关节点相对位置关系对手势进行定义分类,同时根据立体视觉原理完成空间定位。建立了机械臂的正逆运动学和微分运动学模型。为了使机械臂以最小关节运动量到达目标位姿并实现安全避障,本文提出了一种关节空间内的人工势场,包括检测障碍物影响范围,建立关节空间内的引力场以及将笛卡尔空间下的斥力分解到关节空间,计算关节空间内的合势场力从而引导机械臂运动。其次,为了辨识人类交互意图提升柔顺性,本文将刚性机械臂等效为二阶物理系统,分析了不同阻抗参数对系统响应特性的影响。为了避免奇异位姿影响系统稳定性,采用饱和函数设计了机械臂的工作空间约束方程。对人机交互场景进行分类,针对机械臂主导交互的场景,本文提出了基于交互力和位置偏差的模糊变刚度阻抗控制算法,能够使机械臂引导人类运动并保持柔顺性;针对人类主导交互的场景本文提出了基于末端速度的变阻尼阻抗控制算法,能够提高人机协作的柔顺性。然后,为了保证移动机械臂空间运动的实时性和安全性,本文提出了一种改进的人工势场,能根据已经规划好的目标路径建立路径引力场,使无人车实现路径跟踪。考虑障碍物运动速度建立速度斥力场,提高了动态避障能力。对多障碍物场景分类,分别提出了子目标点选取策略并建立子目标点引力场,能有效克服局部最优解,保证移动机械臂顺利到达目标位置。最后,完成了实验平台搭建,并通过一系列实验对本文提出的算法进行验证。实验证明,移动机械臂能够辨识人类意图并完成运动规划与安全避障,在人机交互中能够具备较好的柔顺性和轨迹跟踪能力;无人车能够准确地跟随目标路径并完成安全避障,满足任务要求。本文研究成果可以为面向人机交互的移动机械臂的目标识别、运动规划和柔顺控制提供技术参考及解决方案。