随着工业机器人在现代工业生产中的地位越来越重要，人们对它的要求也越来越高，不仅希望工业机器人能够精准的完成工作任务，还希望能够尽可能的提高效率，减少生产成本。本文从运行时间的角度出发，以时间最短为优化指标，研究工业机器人的时间最优轨迹规划，以提高工业机器人在实际工业生产应用中的工作效率。首先，本文简单介绍了六自由度工业机器人的定义及特点，论文了工业机器人以及其轨迹规划的研究在国内外发展的现状，接着详细论述了工业机器人的关于运动学的理论知识，并在此基础上介绍了运动学模型的构建方法。其次，详细分析了工业机器人轨迹规划的基本原理。在关节坐标空间轨迹规划中，根据不同的约束条件，介绍了三次多项式函数插值、高阶多项式插值和抛物线过渡的线性函数插值；在笛卡尔坐标空间轨迹规划中，分别介绍了直线插补和圆弧插补。然后在关节坐标空间深入研究了B样条曲线的轨迹规划的原理以及曲线函数公式的推导。最后，本文讨论了遗传算法的优化原理，建立机器人运动学逆问题的数值优化数学模型，提高求运动学逆解的精度。另一方面，结合B样条曲线的分段处理的特性，以时间为优化目标，基于遗传算法的优化原理设计了时间最优的轨迹规划方案。通过Matlab仿真软件，对运动学逆解和轨迹规划的算法分别进行仿真。运动学逆解的仿真结果表明基于遗传算法的运动学逆解的误差较小，精度有所提高，从而验证了提出的算法有效；轨迹规划的仿真结果表明，工业机器人的各个关节在运动过程中保证轨迹曲线连续光滑的条件下，运行时间也有所减短，从而验证了算法的正确性。