运动规划技术在机器人学、计算机动画、装配规划、虚拟原型系统、计算生物学、药物设计学，最小损伤外科手术等领域具有广泛的应用。运动规划是一个比较大的概念，可以按照不同方式分类，当运动规划的输出是一条几何路径时，运动规划又可以称为路径规划，路径规划是一种关注于运动学和几何方面因素的运动规划。本文分析了各种运动规划问题，着重研究其中的路径规划问题。 在过去几十年中，路径规划的研究一般都假设规划过程中环境不会发生变化，这称为静态环境下的路径规划。然而在许多实际应用中，环境中的障碍物可能会发生移动，机器人的自身形状可能会发生改变(如机械臂在运动过程中抓起一个物体)，这就造成了规划过程中环境可能会发生变化。这种情况下的路径规划可以称为可变环境下的路径规划。近年来，随着路径规划越来越多地用在实际系统上，可变环境下的路径规划问题越来越受到研究者的关注。本文以机械臂路径规划为代表，对可变环境下的机器人路径规划问题进行了研究。 本文的主要贡献在于提出了一种基于点映射以及边延迟碰撞检测的路径规划方法，这种方法结合了动态概率地图和LazyPRM两种方法的优点，不但能够在环境障碍物发生移动的情况下进行实时路径规划，而且能够很好地适应规划过程中机械臂自身形状发生改变的情况。 此外，本文还对路径规划中的距离度量问题进行了研究。结合机械臂的运动学特性，本文的机械臂路径规划系统采用了加权的欧氏距离，但这也带来了一个权值确定的问题。对于不同类型的机械臂，加权距离度量中的权值是不相同的，本文提出了一种简单实用的权值确定方法。 最后，本文独立设计并开发了一个比较完整的三维可变环境机器人路径规划研究与仿真平台。在此基础上，完成了大量的路径规划实验。仿真实验结果表明，本文的方法在规划过程中具有很高的效率，能够适应可变环境下的路径规划。