对工业机器人移动路径选取问题的研究,能够有效提高工业机器人工作效率。对机器人最短移动路径的智能选取,需要选中一条路径后进行一次搜索,保留其中较优的解,完成路径的选取。传统方法检测周围近距离障碍物,确定临时路径后择优,但忽略了对路径进行邻域搜索,导致路径选取效果不理想。提出基于人工蜂群算法的最短路径智能选取方法,并给出了工业机器人移动过程中的扰动规则;先随机生成若干个可行解作为初始路径;引领蜂对工业机器人移动初始路径进行一次邻域搜索,当引领蜂完成一次完整的领域搜索后将信息传达给跟随蜂,跟随蜂通过精英保留策略进行路径选择,选中一条路径后也会进行一次邻域搜索,保留其中较优的解。实验结果表明,最小代价路径随着蜂群迭代的进行不断自适应调整,获得的工业机器人最短移动路径同时也是全局最小代价路径。