在中国智造的发展浪潮中,工业机器人凭借其高效、精准的优良性能被广泛应用于制造、加工等工业领域。工业机器人的轨迹运动时间直接影响其工作效率,为了提高其工作效率,工业机器人运动轨迹的时间优化算法成为相关学者的研究热点。工业机器人中的通用机器人类型为六轴串联型机械臂,本文以六轴串联型机械臂为控制对象,基于嵌入式控制器平台,就如何提高机械臂工作效率的问题展开研究。以Modified-DH法建立六轴机械臂运动学模型,使用拉格朗日方程法建立动力学模型。在建立的模型基础上,采用B样条的方法对自由曲线进行路径规划,通过在两点间插入节点的方式将该自由曲线转化为多段多项式来求解轨迹长度,提高轨迹长度的计算效率。为了使点到点运动轨迹的时间最短,以运动时间最短为优化目标,采用遗传算法和差分进化算法的混合算法对运动轨迹进行优化,两种算法的混合使用有效的提升了算法的收敛速度。针对该算法优化参数量过大时带来的规划时间过长的问题,本文提出参数范围锁定策略和个体生成策略,可以进一步提高收敛速度,加快生成满足约束个体的过程。参数范围锁定策略和个体生成策略的提出可以有效减少混合遗传算法的规划时长,能够更好的应用于嵌入式平台。为了使预定运动轨迹时间最短,通过引入目标参数,将运动学约束和动力学约束转化为关于目标参数的约束,得到多重约束下的最大速度曲线。采取自适应路径离散化方法,将标量路径曲率差值和标量路径曲率变化差值作为路径离散化判定条件,有效精简优化规模。通过调节可调点位置构造多项式方式获得优化轨迹,在确保力矩连续的情况下,有效的提高了机械臂工作效率。最后,搭建了六轴机械臂实验平台,验证了优化算法可以有效提高机械臂工作效率。