助老助残机械手不可避免的工作于存在障碍物的环境中,因此在环境复杂的工作空间中平稳的规划出短而安全的路径对机械手来说至关重要。本文首先介绍助老助残机械手的机械结构设计,根据其结构特征建立了基于改进D-H参数法的数学模型,求出机械手正运动学方程,并基于MATLAB机器人工具箱进行正运动学仿真;采用一种广义回归神经网络(GRNN)的方法对助老助残机械手进行逆运动学求解,通过助老助残机械手平台验证反解结果能够满足机械手末端对空间物体的定位要求。然后对机械臂常用的轨迹方法进行研究,在关节空间轨迹规划中分析了三次多项式插值和高阶多项式插值方法;在笛卡尔空间轨迹规划中分别介绍了空间直线插补和空间圆弧插补方法。然后采用了 4种常用的路径规划算法,包括基于采样的概率路线图算法(PRM)、基于采样的快速搜索随机树算法(RRT)、遗传算法和人工势场法,以二维平面路径规划为例,在MATLAB中验证每种算法在存在障碍物的二维图中的搜索能力,通过对比分析选取RRT算法和PRM算法在三维空间进行助老助残机械手路径规划仿真实验。采用对比实验的方法,将PRM路径规划算法和RRT路径规划算法用于助老助残机械手的路径规划仿真。路径规划的任务是使助老助残机械手在具有连续多个障碍物的三维空间中,通过碰撞检测算法在避免自身碰撞或与周围障碍物发生碰撞的前提下,在MATLAB机器人工具箱的仿真平台上完成从初始位置到目标位置的移动。由仿真结果可知,RRT算法得出的路径短而平滑,用时少,因此选取RRT算法用于助老助残机械手的路径规划。最后,在实验室环境中搭建实验平台进一步验证算法的可行性,试验结果表明,机械手能够在工作空间存在简单障碍物的环境中完成有效的路径规划。