针对多自由度机械臂在三维空间中轨迹规划的高复杂性、安全性和可靠性等问题,基于快速扩展随机树(rapidly-exploring　random　trees,RRT)算法在高维空间中的概率完备性和计算轻量性等优势,提出了一种基于均匀概率的目标启发式RRT(target　heuristic　RRT　based　on　uniform　probability,PH-RRT)方法.首先,该方法基于均匀概率的分配机制选取概率采样阈值作为节点标准,并与随机采样值进行比较.当随机采样值在设定的阈值范围内时,确定目标点为随机点进行节点扩展.当随机采样值在设定的阈值范围外时,随机生成随机点,在目标重力和随机点重力的目标启发式作用下进行节点扩展.然后,在已规划出的路径的基础上,进一步引入广度优先搜索思想,针对规划出的路径进行优化处理,提高了路径平滑度并减少了路径长度.实验结果表明,该方法能较好地解决传统RRT方法固有的盲目搜索问题,减少路径规划时间和路径长度,提高机械臂的路径规划效率.