大批量机器人的高效利用对于提升工业智能化水平、节能减排、保持国家工业竞争力变得越来越重要。然而工业环境中广泛应用的示教编程轨迹没有针对时间、能量、冲击的优化,不能完全发挥机器人的潜在性能,造成了工业生产中能源的浪费。因此,对工业机器人最优轨迹规划的研究具有重要意义。本文以机器人测量系统为研究对象研究面向机器人测量的最优轨迹规划。首先,通过对测量机器人抓取-测量-分拣工艺路径分析,提出以机器人测量路径中的典型工艺路径为机器人轨迹规划的目标路径,并基于测量机器人的工作能量流分析建立以时间和能耗为目标的综合最优轨迹规划模型。其次,针对机器人测量系统中“门”型工艺路径的特点,采用三次样条曲线拟合机器人关节空间中的关键点,考虑关节轨迹速度、加速度、加加速度的约束,建立一种基于路径关键点的时间最优轨迹规划模型,提出一种基于随机排序改进的遗传算法优化三次样条轨迹关键点之间的时间间隔,获得机器人任务路径的时间最优解。最后,针对机器人测量系统中指定操作空间工艺路径,选用机器人机械能耗和路径耗时为优化目标,建立参数化最优轨迹规划模型,采用一种相平面内组合多项式动态插值的求解方法获得测量机器人综合最优轨迹。结果表明,改进遗传算法和模式搜索法求解基于路径关键点的最优轨迹规划都能得到平滑的关节轨迹,但是改进遗传算法比模式搜索法得到的轨迹总耗时明显降低。直线型工艺路径参数化最优轨迹规划仿真结果表明基于组合多项式动态插值优化的最优轨迹满足机器人各关节约束,并且比示教轨迹耗时更少,耗能更低。