En los últimos años, los robots de doble brazo han sido favorecidos en varias industrias debido a su excelente capacidad de operación coordinada. Uno de los áreas de estudio centradas en los robots de doble brazo es la evasión de obstáculos, específicamente la planificación de trayectorias. Entre los métodos de planificación de trayectorias existentes, el algoritmo de campo de potencial artificial (APF, por sus siglas en inglés) se aplica ampliamente en la evasión de obstáculos por su simplicidad, practicidad y buen rendimiento en tiempo real sobre otros métodos de planificación. Sin embargo, el APF fue propuesto inicialmente para resolver el problema de evasión de obstáculos de un robot móvil en un plano, por lo que tiene algunas limitaciones como ser propenso a caer en mínimos locales y no ser aplicable cuando se encuentran obstáculos dinámicos. Por lo tanto, se propone una estrategia de evasión de obstáculos para un robot de doble brazo basada en un campo de velocidad con un algoritmo de campo de potencial artificial mejorado. En nuestro método, se utiliza el algoritmo APF para establecer las funciones de atracción y repulsión del manipulador robótico, y luego se introducen los conceptos de velocidad de atracción y repulsión. Las funciones de atracción y repulsión se convierten en funciones de velocidad de atracción y repulsión, que se mapean al espacio de las articulaciones. Utilizando la matriz Jacobiana y su inversa para establecer la función de velocidad diferencial del movimiento de las articulaciones, así como comparándola con el umbral de distancia de colisión establecido entre dos manipuladores robóticos, se puede resolver la evasión de colisiones. Además, después de introducir una nueva función de repulsión y agregar puntos de restricción virtuales para eliminar las limitaciones existentes, el APF también se mejora. La corrección y efectividad del método propuesto en el problema de evasión de auto-colisión de un robot de doble brazo se validan en el entorno de simulación de MATLAB y Adams.