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随着中国机器人销量和保有量的逐年递增,机器人已成为中国制造的重要一环。其在物流运输、焊接、电子电气及汽车装配等领域都发挥着重要作用,其中移动机器人和机械臂在自动化领域应用最为广泛,而路径规划作为机器人的关键核心,其优劣决定了机器人完成任务的效率,优秀的路径规划算法可以帮助机器人更好的完成任务,减少企业的生产成本。本文以标准RRT（Rapidly exploring Random Tree）算法为基础,提出了HDRRT（霍尔顿序列＆＆改进贪心算法＆＆快速扩展随机树算法）融合算法和多策略IPRRT（Improved RRT algorithm）算法两种改进算法,并分别以Turtlebot3-Burger移动机器人和ARM 5E Mini机械臂为研究对象,开展以下内容研究:（1）以Turtlebot3-Burger移动机器人和ARM 5E Mini机械臂为研究对象,搭建了移动机器人的几何模型（URDF文件,统一机器人描述格式）;用D-H参数法对机械臂进行了描述,并且完成了机械臂的正运动学分析,介绍了后续章节使用的ROS KDL解算器数值法解算机械臂逆运动学的原理和推导过程;最后阐述了机械臂的常用碰撞检测类型。（2）针对标准RRT算法采样点分布不均匀及聚集的问题、冗余路段与冗余节点问题,提出了HDRRT融合算法。该算法针对标准RRT算法依托伪随机序列采样点分布不均匀,覆盖性不好的问题,采用均匀性和覆盖性更好的Halton序列代替伪随机序列采样,其次采用候选点集策略,以角度和距离为筛选指标,并赋予权重,筛选出最优节点,剔除冗余节点;引入目标偏置策略,增强算法导向性,避免算法盲目拓展;同时采用改进Dijkstra算法提取原始路径关键节点以减少冗余路段;在此基础上采用三次B样条曲线对规划路径进行平滑处理。（3）针对标准RRT算法应用在机械臂上存在路径质量差,算法收敛速度慢的问题,提出了一种融合多策略的三维避障IPRRT算法。首先采用重选父节点策略,优化采样区域,达到逐步最优的目的,缩短规划路径;其次通过区域排斥机制避免采样点重复探索某一区域,提高采样效率;通过线段转角限位与评估函数提升路径质量,避免机械臂在运动的过程中,出现路径突变和较大转折的情况,从而导致机械臂整体结构受损,降低机械臂精度;最后采用三次Hermite曲线对规划路径进行平滑处理。（4）基于ROS系统搭建移动机器人应用仿真平台和机械臂应用仿真平台,在ROS Gazebo搭建自定义仿真环境,以Turtlebot3-Burger移动机器人为研究对象,测试HDRRT算法和其它对比算法的避障性能;通过结果分析,HDRRT算法Gazebo仿真时间和路径规划时间均优于对比算法,证明了HDRRT算法应用在移动机器人上的有效性和优越性。其次利用Moveit配置助手和Rviz搭建了机械臂仿真环境,以ARM 5E Mini机械臂为研究对象,测试了IPRRT算法与对比算法应用在机械臂上的规划效率和规划质量,对比结果表明改进后的IPRRT算法应用在机械臂上规划时间短、规划路径平滑,路径无明显转折情况。综上所述,以标准RRT算法为基础,分别提出了适用于移动机器人的二维HDRRT融合算法和适用于机械臂的三维多策略IPRRT算法,经Matlab与ROS系统联合仿真结果证明了HDRRT融合算法有效的解决了标准RRT算法依托伪随机序列采样导致采样点分布不均匀及聚集的问题、移动机器人从起始点到目标点路径存在冗余路段及冗余节点的问题;多策略IPRRT算法解决了标准RRT算法应用于机械臂存在规划时间长、规划路径质量差的问题。