近年来,桌面型机械臂因其轻量化、精度高等特质,在诸多领域逐渐崭露头角。在化学分析领域中,如果将化学操作的危险性、操作步骤的规范性、操作过程的重复性、实验场景的局限性、化学品类别的多样性等诸多因素考虑在内,桌面型机械臂在该领域内有着天然的优势。单个机械臂虽然可以在一些任务场景下完成比较精细的操作,但是化学分析中的大多数操作需要借助多个机械臂协作模拟人类的两个手臂方可完成,比如化学试剂在化学仪器中的转移、化学药品的称量等操作都不再满足于单个机械臂并对多机械臂协作提出了更高的要求。针对传统化学分析的面临的问题和单机械臂的不足,本课题将多桌面型机械臂协作应用于化学分析领域,其中需要解决的问题包括如何通过深度相机采集的图像识别需要操作的化学仪器、多个机械臂的协作模式、如何避免机械臂之间的碰撞、多个机械臂需要采取何种路径规划策略等。因此,本论文以ROS（Robot Operating System）为开发平台,利用已有的两台桌面型机械臂,搭建了一种基于深度相机的多机械臂的协作系统,并以一个常见的化学实验操作为例,探索了多机械臂协作在化学分析领域的应用前景。针对该化学实验操作,对多机械臂协作涉及到的目标检测算法、碰撞检测、运动规划算法提出了解决方案。（1）为了明确机械臂本身的运动约束,确定机械臂的硬件结构参数,提出了根据D-H方法对机械臂进行正运动学建模,根据雅克比矩阵迭代法对机械臂进行逆运动学建模;并进一步基于ROS对该机械臂进行仿真。该操作为后续以机械臂为主体的协作过程做好了准备。（2）为了明确机械臂与深度相机的相对位置,提出了对机械臂和深度相机进行手眼标定;为了使系统能够对深度相机视野内的目标物体进行识别定位,选定了SSD算法对化学实验仪器进行目标检测。该操作使机械臂能够对深度相机视野内的目标物体实施抓取。（3）为了避免机械臂协作过程中的相互碰撞,提出了采用球体和圆柱体对机械臂进行包络,并基于"Move It!"所提供的碰撞检测库实现碰撞检测;为了确立更加高效的多机械臂协作的运动规划算法,提出了直线插值法和改进的RRT算法相结合的运动规划算法。该操作使多机械臂能够在协作空间中安全高效的完成操作任务。（4）为了验证该多机械臂协作系统的在化学分析领域的可行性,操控一台机械臂抓取系统识别到的量筒并达到指定位置,一台机械臂夹持烧杯到达目标位置,将量筒内的液体倒入烧杯中。同时对该实验过程进行了分析。实验结果表明基于ROS设计实现的多机械臂协作平台对化学实验操作具备良好的适用性。该系统设计不仅准确识别到了深度相机视野内的量筒,而且在避免碰撞的前提下,安全高效的完成了将量筒内的液体倒入烧杯的化学实验操作,取得了良好的实验结果,验证了多桌面型机械臂协作在化学分析领域中的合理性和有效性。