水果和蔬菜是人类生活中必不可少的食物，种植面积和产量逐年提高。研究开发适合目前农业生产实际的果蔬采摘机器人，不仅可以很大程度减轻劳动强度、提高生产效率，而且具有广阔的应用前景。在国外，这项工作已经进行了很多年，并取得了一定的研究成果；而在国内，这个领域的应用研究还相对滞后，离实际应用还有很大距离。本文以番茄采摘机械手从初始位置移动到目标番茄位置为考察对象，充分考虑采摘作业空间中障碍物的种类及属性，结合MOTOMAN-SV3X采摘机器人机械手本体特点，实现了番茄采摘机械手的基于局部采摘空间模型的避障路径规划。本文主要完成的工作：机械手的运动学是避障路径规划研究的基础，本文首先建立了MOTOMAN-SV3X的运动学模型，并在MATLAB／robotics toolbox平台下，对MOTOMAN-SV3X的运动学进行了仿真研究。针对工作空间中可能存在的障碍物及形状进行了分类及抽象，确定了关节空间(C-空间)为规划空间，并利用边界特征对机械手各关节和连杆与工作空间(W-空间)中的障碍物可能的碰撞方向和位置作了几何分析。结合采摘机器人机械手本体特点和几何分析的结果，提出了一种番茄生长环境中的障碍物均可由一个点或两个，最多三个点的临界碰撞角表示的W-空间到C-空间转换的计算方法。通过这种计算方法建立的C-空间障碍，可以把复杂的空间环境信息快速转换为简单的二维平面信息。最后利用人工智能中重要搜索算法—A~*算法，在C-空间(二维平面信息)中实现了基于局部环境模型的番茄采摘机械手的避障路径规划。计算机仿真实验和实物实验均表明，采用避障路径规划算法最终生成的运动轨迹去实现机械手的采摘动作，机械手关节连杆在采摘过程中能够顺利避开障碍物。本文的研究是假定果实和障碍物的识别和定位等信息均以确定的情况下，将机器人技术与人工智能技术应用于农业工程领域，目的在于提高农业机器人采摘番茄的效率和成功率，为以后在硬件上实现番茄采摘机器人机械手的实时路径规划系统打下基础。