随着机器人技术的不断发展和完善,工业机械手在工业领域的应用也越来越广泛。工业机器人的发展应用,对科技的创新、经济的发展和社会的进步都有着至关重要的作用。工业机械手的轨迹规划是研究工业机器人的重要工作之一,本研究对一种六自由度的工业机械手进行轨迹规划,在轨迹规划过程中应用三种不同智能优化算法进行寻找最优的机械手运动轨迹,并对得到的不同结果进行对比分析。智能优化算法是一种智能的寻优算法,主要被用来寻找最优解。优化算法有很多种,主要的有遗传算法、神经网络算法、哈密顿算法、贪婪算法、粒子群算法等等,本研究在轨迹规划当中所采用的三种优化算法分别为蚁群算法、模拟退火算法和禁忌搜索算法。这三种算法差别较大,并且有各自的特点,是三种比较典型的路径寻优算法。本文将三种智能优化算法应用于规划机械手的最优轨迹,对得到的结果进行分析和对比,在完成使用智能优化算法对工业机械手的轨迹规划的同时详细的阐述了三种智能优化算法的各自的特点。本文先采用D-H建模方法对机器人进行建立数学模型,再进行运动学分析,建立正运动学模型,所得出的结论能够为进一步开发机械手臂的研究工作提供理论研究的依据,并且通过正运动学模型反推出逆运动学模型,为控制工业机械手的运动提供依据。在应用中,六自由度机械手的轨迹规划以自动点焊机为例寻找机械手运动的最优路径。论文的主要贡献为：通过蚁群算法、模拟退火算法和禁忌搜索算法这三种智能优化算法来进行轨迹规划,成功找到在三种智能优化算法控制下的六自由度机械手的最优轨迹。通过得到的实验数据对三种智能优化算法进行对比,阐述三种算法的优劣性,说明它们的优缺点和适用范围。对机械手的运动学模型和规划的轨迹进行仿真和运行,仿真和实际运行的结果表明：机械手的模型建立正确,并且正确的使用了三种智能优化算法完成了对六自由度机械手的轨迹规划和控制,完成了对三种智能优化算法的优缺点的分析。