本项目为校企合作毕业设计项目，聚焦复杂工业场景下工业机器人路径规划难题，针对传统方法效率不稳、路径质量差与纯 AI 方法可解释性、安全性不足的问题，提出融合人工智能与几何算法的混合架构路径规划方案。项目以 Motion Planning Diffusion（MPD）算法为核心，结合 B 样条参数化、有符号距离场（SDF）碰撞检测及梯度引导优化，依托 JAKA Zu5 机器人等平台构建工业场景数据集，完成模型训练、系统集成与真机部署，为工业机器人智能化路径规划提供可落地的技术方案。

项目旨在设计基于 MPD 算法的高性能路径规划方法，在满足机器人运动学、避障与工业安全约束的前提下，实现无碰撞、平滑轨迹的快速生成。核心目标为将整体规划时间控制在 5 秒内，优化后接近实时水平；保障路径无碰撞、连续平滑，适配多构型机器人与多样化工业场景；完成仿真验证与真机部署，验证方案工程可行性；兼顾规划效率、路径质量与安全性，解决工业机器人路径规划多重瓶颈，满足企业对通用 AI 轨迹规划器的实际需求。

项目成功研发混合架构路径规划系统，预计算网格法使引导优化时间缩短约 94.5%，整体规划时间控制在 5 秒内。系统可生成无碰撞、平滑且符合运动学约束的轨迹，适配 JAKA Zu5、五轴机床等多类机器人平台，完成真机部署并成功输出三条无碰撞轨迹。项目形成完整技术链路，解决传统与纯 AI 方法的核心缺陷，满足企业工业场景应用需求，同时明确模型泛化与高频轨迹生成的优化方向，为工业机器人柔性制造与智能化升级提供技术支撑。