列车检修是轨道车辆运行维护中至关重要的一环,使用机器人代替人工进行列检可以有效解决人工列检造成的漏检、误检等问题。然而列车底部列检环境的复杂性严重制约了列检机器人的应用和发展,因此对复杂环境下列检机器人的运动路径规划和碰撞检测问题进行研究具有重要意义。列检机器人的路径规划和碰撞检测主要涉及列检环境建模、机器人运动学分析、空间路径规划和碰撞检测分析。本文以六自由度列检机器人为研究对象,对复杂环境下列检机器人的路径规划和碰撞检测问题进行研究。首先对列检场景中列检对象和列检机器人进行建模,确定列检机器人的作业空间范围,结合列车底部空间环境、机器人机械臂外形及运动特征,基于D-H法对列检机器人进行运动学分析,通过MATLAB验证D-H模型的正确性。对机器人空间路径规划方法进行对比,对不同多项式插值法进行建模后,采用MATLAB对不同层次的多项式插值法进行仿真,验证了五次多项式插值法规划的位置曲线、速度曲线和加速度曲线更加平稳。采用次多项式插值法对列检机器人进行空间路径规划。其次针对真实场景中列车底部和列检机器人结构复杂的特点,提出基于动态视点的复杂场景碰撞检测方法。对现有的几种碰撞检测算法进行对比,采用AABB包围盒进行碰撞检测分析,结合空间分割法的特点,使用均匀八叉树对AABB包围盒进行空间分割。针对传统碰撞检测方法无法满足真实场景中的碰撞检测,会出现效率低、计算量大、更新速率较慢等问题,以动态对象为视点,提出基于动态视点的碰撞检测方法,使用局部碰撞检测代替了全局碰撞检测,有效解决了碰撞检测过程中非必要模型的构建,提高了碰撞检测的效率。最后利用VS2015和OSG搭建仿真平台,在仿真平台上针对真实列检场景,进行了虚拟列检环境的建模与布局,对机器人进行了正逆运动学仿真,与真实机器人系统进行对比,验证了解算结果的正确性。同时对列检机器人进行空间路径规划仿真和基于动态视点的碰撞检测仿真,通过与传统的AABB包围盒碰撞检测方法进行对比,验证了算法的高效性和快速性。