随着机器人技术的发展及其应用领域的扩展,单个机器人在结构化场景的应用存在很大的局限性,已无法满足当前工厂智能化的需求,而双臂协调系统具有负载能力强、工作效率高、工作空间大等优势,得到了国内外研究人员的广泛关注。但双臂的协调控制是非常困难的,如何使双臂在执行任务过程中保持运动的协调一致是协调控制中最为核心的问题,同时也是完成协调任务的基础。因此本文以双臂协调的运动规划方法为研究对象,针对不同类型的协调运动过程,研究其运动规划方法,实现双臂在协调过程中无碰、平稳、精确、同步地运动。具体研究内容如下:首先,建立单臂的运动学模型,并采用几何法和解析法结合的方式简化逆运动学求解过程;针对现有标定算法的不足,设计了一个适用于工业现场的基坐标系标定算法,该算法通过构建空间公共靶标坐标系进行标定,同时改进了取点方式,简化了求解过程;此外,针对双臂松协调运动和紧协调运动过程,分别进行了运动学分析,为双臂运动规划方法的研究提供了基础。针对双臂在协调运动过程中可能发生碰撞及为了保证双臂安全可靠运行,在运动控制器进行插补计算时需要进行碰撞检测的情况,本文基于包围体技术和层次分解技术提出了一个适用于双臂协调系统的碰撞检测算法;同时研究了RRT(Rapidly-exploring Random Tree)算法,针对传统RRT算法搜索盲目性大、收敛效率低及转折次数过多的不足进行改进,并基于改进的RRT算法和碰撞检测算法,提出了一个适用于双臂松协调运动过程的运动规划方法,并在VREP(Virtual Robot Experimentation Platform)中仿真验证了其有效性。针对双臂紧协调运动过程,提出了一个运动规划方法,包括路径规划和轨迹规划两部分;同时,出于双臂运动平稳性与精确性要求,对传统S型速度规划算法进行了改进,并将其应用于双臂笛卡尔空间位置规划;此外,在双臂姿态规划时,基于单位四元数将五次样条曲线应用于规划过程实现了姿态曲线的高阶连续性。并在VREP仿真验证了双臂紧协调运动规划方法的有效性。最后,搭建了双臂协调实验平台,在该实验平台上进行了双臂基坐标系标定、双臂松协调运动及双臂紧协调运动的实验,实验结果证明了本文运动规划算法的有效性,可以实现双臂无碰、精确、平稳、同步地完成协调运动。