随着人们生活水平的提高以及人口老龄化的加重，服务机器人逐渐成为机器人领域重要的发展方向。服务机器人为提供更优质的服务，应当具有操作能力，确保在导航至指定操作区域后实施有效的抓取。作为高质量抓取操作的关键因素，机械臂抓取规划的研究具有重要的意义和价值。本文面向服务机器人，围绕机械臂自主抓取规划开展研究，论文的主要内容如下：
首先，介绍了本文的研究背景和研究意义，综述了物体检测与机械臂路径规划的研究现状，给出了本文的主要内容和结构安排。
其次，搭建了服务机器人机械臂实验平台，从硬件和软件系统两方面进行了描述，介绍了机械臂运动学，在此基础上进行手眼标定，求取了相机坐标系到机械臂基坐标系的手眼关系矩阵，通过物体抓取实验进行了验证。
第三，针对服务机器人的机械臂在障碍环境下抓取路径平滑性的问题，提出了一种基于RRT-Connect与Bezier的机械臂路径规划方法。首先进行基于深度学习SSD物体检测和点云信息提取，在此基础上，利用RRT-Connect在机械臂关节空间下搜索一条无碰的路径，并在路径冗余点去除和路径转折点平滑方面，采用二分合并以及Bezier平滑加以改进，最后对各候选Bezier曲线以路径长度为指标，结合环境和自身约束进行优化选取。所提方法的有效性通过仿真和实验进行了验证。
第四，针对环境中可能存在阻碍机械臂直接抓取目标物体的障碍物情形，结合上述基于RRT-Connect与Bezier的机械臂路径规划，提出了一种障碍物搬移规划方法，通过先搬移阻碍障碍再抓取目标物体的方式加以解决。该方法以各障碍物的点云簇到目标物体抓取区点云的距离为依据建立候选待搬移障碍物集，并从中选取到目标物体距离最小的障碍物作为当前待搬移障碍物；而后借鉴人工势场虚拟力思想，构建当前待搬移障碍物引力势场栅格图，对其他障碍物以及目标物体构建斥力势场栅格图，叠加得到合力势场栅格图，确定当前待搬移障碍物的最优放置位置进而实施搬移操作，直至机械臂能够直接抓取目标物体。实验结果表明了所提方法的有效性。
最后，对本文工作进行总结，并指出需要进一步开展的研究工作。