近些年由于机器人技术的飞速发展,机器人被广泛地应用于制造业、服务业和航天工业等各个领域中。由于机器人工作环境逐渐复杂,环境中可能存在着各种影响机器人运行的障碍物,这就要求机器人在未知环境中工作时能够在避开障碍物的同时沿着一条规划好的路径由起点运动到终点并完成指定的任务。本课题以达野公司MJ05S-600六自由度的机械臂为例,研究其在未知环境中工作时的避障与路径规划问题,提出了将双目视觉与机械臂避障相结合的路径规划系统。首先,介绍了系统的工作流程及研究内容,通过运动学分析得到了机械臂各连杆间的数学转换关系,使用机器人工具箱验证了运动学分析的准确性。利用MATLAB标定工具箱对双目相机进行标定得到了相机的内外参数和畸变参数。完成了机械臂与相机之间的手眼标定,得到机械臂与相机坐标系间的位置转换关系。通过使用Canny算子边缘检测、最大阈值分割、最小外接矩形和双目视觉定位算法得到障碍物在三维空间中的位置信息。然后,根据包围盒算法的原理,结合系统碰撞检测的研究内容提出了基于简化模型的包围盒碰撞检测算法,使用比机械臂连杆半径较大的圆柱体代替完整的连杆模型与障碍物进行相交测试,加快了整个碰撞检测的过程。为了能够快速的规划出一条无碰撞的路径,提出了基于引力场引导的RRT-connect算法。该算法在RRT-connect算法的基础上引进了第三个根节点,同时在三个根节点上各自叠加一个引力场引导随机节点的产生方向,降低节点对无效空间的搜索范围,使改进算法的路径规划效率相比于原算法有了明显的提升。最后,通过设计物料搬运实验来验证系统在现实环境中的有效性。将搭建好的实验模型经过编译后部署在仿真机上运行,控制机械臂完成物料搬运过程中的避障与路径规划实验。通过对实验数据的收集和分析,证明了将双目视觉与六自由度机械臂相结合的路径规划系统的可靠性。