接触网绝缘子是确保电气化铁路系统安全运行的重要部件。因其长期暴露在户外环境,表面聚集沙尘等污物颗粒后电气特性削弱,容易引发污闪,危及列车行驶安全。因此,需要对接触网绝缘子定期清洗。而传统的人工清洗方式效率低下,不能满足现代化铁路系统中绝缘子清洗任务的需求。机器人自动清洗技术的研究势在必行。路径规划是接触网绝缘子清洗机器人执行清洗任务的关键。针对接触网绝缘子清洗机器人路径规划,包括机器人智能移动底盘的二维平面路径规划以及机器人执行操作臂的三维路径规划。基于采样的快速扩展随机树算法通过碰撞检测收集障碍物信息,避免了运动空间环境的建模,适用于高维空间路径规划,作为本文路径规划的基础算法。首先,对接触网绝缘子清洗机器人进行简单介绍。基于D-H法对机器人执行操作臂的杆件结构建模分析,叙述了操作臂位置姿态的数学表示方法及连杆坐标系变换方式,并推导了机器人的正运动学方程和逆运动学方程,对正逆运动学方程进行验证。其次,就机器人路径规划过程中操作臂与三维空间环境障碍物碰撞问题,介绍了三种常用空间几何体包络模型。通过简化机器人与环境障碍物,把机器人操作臂各关节与障碍物碰撞检测问题转化为直线段与空间几何体之间的位置关系判断问题,利用空间几何知识进行分析求解。然后,针对基础快速扩展随机树算法的缺点,提出一种基于双向渐进最优快速扩展随机树(RRT*-Connect)的改进采样算法。结合人工势场法路径规划的优点,通过智能采样随机状态点,在采样点生成过程加入势场引导,以路径起始点与目标点为吸引极交替扩展随机树,使寻优具有方向性,减少了冗余搜索,提高了路径生成效率。在父节点的选取与重新布线过程中,增加新节点邻近点在随机树上先前点的选取,利用三角不等式对其优化连接成本。最后,对改进的RRT*-Connect算法在MATLAB平台下进行仿真和验证。在二维和三维空间中分别创建障碍物模型,通过对比和分析所提算法与基础RRT*、RRT*-Connect等算法的规划路径仿真结果,改进的RRT*-Connect算法在规划路径生成的质量上优于基础RRT*、RRT*-Connect等算法,规划出的路径长度更短、更平滑,证明了改进RRT*-Connect算法的高效性与合理性。