本发明属于机器人在线测量轨迹规划技术领域，具体涉及一种机器人轨迹规划方法。该方法首先得到关节轨迹序列。然后采用遗传算法求解目标函数，得到最优关节轨迹点时间间隔序列。确定适应度值的过程包括：若两个个体均在约束函数的可行域范围内或者随机生成的参数小于设定调整参数，则通过目标函数来判断两个个体的优劣，否则通过约束函数来判断两个个体的优劣；对种群中所有个体的优劣进行排序，根据排序结果赋予每个个体的适应度值。最后确定连续的关节轨迹。本发明引入随机排序算法来改进遗传算法中适应度值的计算，可有效平衡目标函数值与约束函数值对进化过程中早熟的影响，避免陷入局部最优，提高遗传算法的搜索能力，保证了轨迹规划精度。