白车身焊接是汽车生产的重要环节,其焊接路径的选择直接影响汽车生产效率。随着焊接机器人作为白车身焊接主要工具的应用,针对车身结构复杂与焊点规模增大的现状,合理规划点焊机器人的焊接路径更显得尤为重要。本文以白车身为对象,研究单焊接机器人复杂焊接路径规划问题与双焊接机器人路径规划的协同作业问题。首先,研究单焊接机器人路径规划方法。根据点焊机器人的任务要求,将焊接任务映射到商旅问题（TSP）,构建单焊接机器人路径规划数学模型。研究蚁群算法（ACO）特性,提出基于精英思想和进化思想的改进蚁群算法（EGA）;研究粒子群算法（PSO）的特性,提出基于混沌思想和进化思想的改进粒子算法（CHPG）;针对EGA算法收敛不稳定和CHPG算法寻优能力不足等问题,提出基于混沌优化的群体智能融合算法（CHAPG）。在TSPLIB标准库中选择三种不同规模的实例,利用MATLAB平台对上述算法进行仿真,以算法收敛时最优值、平均值、标准差以及平均收敛次数、平均收敛时间5个方面为指标进行分析,实验结果表明本文提出的CHAPG算法具有优秀的寻优能力。其次,研究双焊接机器人协同路径规划方法。根据双焊接机器人的任务要求,将协同焊接任务映射为多商旅问题（MTSP）,引入防干涉策略构建双机器人路径规划数学模型。提出具有评估功能的K-Means算法焊点分配模型和基于协同进化思想的焊点分配模型,应用CHAPG算法优化双机器人的焊接路径,并以白车身焊接为例进行仿真。以协同性和焊接时间为指标进行分析,实验结果表明本文提出的基于协同进化思想的焊点分配模型能够得到更佳优秀的焊接路径。最后,在ROBCAD中进行三维仿真。将白车身、机器人、焊枪等数模导入ROBCAD,在ROBCAD中建立双焊接机器人工作站。将焊点数据导入至白车身,排序优化焊点路径,对焊点的可达性、焊接机器人干涉等实际应用中约束问题进行仿真,验证协同路径规划算法的可行性。通过对上述仿真实验结果分析表明,本文所提出的协同路径规划算法具有良好的全局搜索能力与寻优能力,对于双焊接机器人的路径规划具有一定的指导意义和实际应用价值。