冗余自由度机械臂具有动作灵活、避障能力强、动力性能好等优点，但是其结构特点也决定了对它的分析和控制比一般机械臂更加困难。其中，冗余自由度机械臂的正逆运动学以及自主规划方法一直是国内外研究的热点，本文对这两方面的问题进行研究和探讨。主要研究内容包括：　　 (1)在充分了解Cyton Alpha七自由度正交关节机械臂及其软硬件环境的基础上，利用D-H方法对其进行了运动学建模及结构分析。　　 (2)根据七自由度机械臂的构造特点，参考曲面几何理论提出了一种求解冗余自由度机械臂逆运动学全部构型解的方法。该方法用曲面几何理论得到肘关节在笛卡尔空间中的点集，参考各关节角运动范围，解出冗余自由度机械臂的自运动流形，从而可以方便地实现机械臂的全局优化。根据此方法，简化了冗余自由度机械臂逆运动学速度解的求解过程，给出了关节速度的通解，并对此方法的一般性进行了讨论，对方法的有效性进行了实验验证。　　 (3)针对冗余自由度机械臂的自主规划问题，根据前述逆运动学方法，以及Cyton Alpha机械臂的构型特点，提出了一种基于C-空间法的分层搜索算法。C空间分层搜索算法将整个C-空间按维度分层，在每一层实现快速建立C-空间栅格地图，建立第一层的C-空间地图后，一边搜索一边建立较低层次的C-空间地图，无需求解整个C-空间。该算法避免了多关节空间机械臂因维数爆炸而导致的计算量大、存储空间大的问题，又保证了搜索过程的全局性与完备性。算法中借鉴了简化障碍物、启发式智能搜索等思想，实现了冗余自由度机械臂自主躲避障碍、规划路径。算法通过实验证明有效。　　 本论文的研究工作得到国家自然科学基金(NO.60774077)、国家863计划(NO.2007AA04Z226)、北京市教育委员会科技计划面上项目(NO.KM200810005016)和北京市教委科技创新平台项目(NO.0020005466018)的资助。论文的研究工作丰富了冗余自由度机械臂的逆运动学解算方法和自主规划算法，并为Cyton Alpha机械臂实现具体的视觉伺服、抓取等具体任务奠定了理论基础。