针对工业生产中对智能机器人轨迹规划的要求越来越高，在工业机器人运动模型的基础上，提出了一种将RBF神经网络和遗传算法相结合的工业机器人轨迹规划方法。通过遗传算法对RBF神经网络的网络结构、连接权值和阈值进行优化，精确跟踪机器人的轨迹。通过仿真将与未改进前的轨迹规划算法进行比较，验证该方法的优越性。结果表明，与改进前的规划算法相比，文中规划方法误差小，适应性强，能够满足工业机器人轨迹规划的预期要求。为工业机器人轨迹规划方法的发展提供了一定的参考。
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