在工业4.0的发展背景下,为提高我国未来制造业的智能化水平,各种各样的发展策略应运而生,进而实现中国制造的高水平和高效率。各行各业都在希望实现生产加工机械化和无人化。但目前我国仍然存在许多中小型生产加工企业还在运用大量的劳动力进行一些繁重的加工工作,工业机器人并未在一些中小型生产加工企业普及。上下料过程作为自动生产的重要过程,完全自动上下料过程是实现完全智能生产的前提。根据自动上下料装置的实际工况本文运用D-H参数法建立起自动上下料装置的简易连杆机构坐标系,并且进一步得到该上下料装置的运动模型,借用封闭法对运动模型进行求正解,选用几何法对运动模型求解得到其逆解。选用五次B样条函数作为自动上下料主体机械臂部分的拟合曲线,根据已知的起始点和终止点以及机器人的经过的特型点,运用matlab软件借助得五次B样条曲线得到自动上下料装置的各关节的角度曲线,对曲线函数求导得到各关节的角加速度和角加加速度,为轨迹规划做出前期铺垫。研究了粒子群（PSO）算法的基本原理,将CNC车床的加工空间和各关节的驱动作为约束条件,将各关节的运动角度作为目标函数进行加工空间的优化处理,将自动上下料装置的移动空间进行优化处理将其限制在一定空间内,确保其不会与CNC车床的箱体出现碰撞与干涉。进一步将粒子群（PSO）算法进行研究将粒子群（PSO）算法应用到解决存在多种不同的目标函数的约束问题中,既多目标粒子群算法。以时间最优、冲击最小和能量消耗最小作为优化目标,并引入自适应权重法和异步学习因子提高计算效率并确保其不会出现局部最优解。借助SOLIDWORKS软件建立自动上下料装置的装配体仿真模型,导入到运动学仿真软件ADAMS中,对多目标粒子群函数进行寻优处理以及对五次B样条曲线拟合后得到的轨迹进行了仿真验证,结果表明多目标粒子群算法得到的优化轨迹完全可以满足各行动关节要求的不同加工条件下的移动角度和位移距离的约束条件,而且根据仿真图像可以看出得到的五次B样条曲线的优化效果完全可以满足CNC车床和自动上下料装置的加工要求和希望得到的优化效果。