路径规划的目标是使路径与障碍物的距离尽量远同时路径的长度尽量短；轨迹规划的目的主要是机器人关节空间移动中使得机器人的运行时间尽可能短，或者能量尽可能小。轨迹规划在路径规划的基础上加入时间序列信息，对机器人执行任务时的速度与加速度进行规划，以满足光滑性和速度可控性等要求。
示教再现是实现路径规划的方法之一，通过操作空间进行示教并记录示教结果，在工作过程中加以复现，现场示教直接与机器人需要完成的动作对应，路径直观且明确。缺点是需要经验丰富的操作工人，并消耗大量的时间，路径不一定最优化。为解决上述问题，可以建立机器人虚拟模型，通过虚拟的可视化操作完成对作业任务的路径规划。
路径规划可在关节空间中进行。可以以五次B样条为关节轨迹的插值函数，并将加加速度的平方相对于运动时间的积分作为目标函数进行优化，以确保各个关节运动足够光滑。或者通过采用五次B样条对机器人的关节轨迹进行插补计算，机器人各个关节的速度、加速度端点值，可根据平滑性要求进行任意配置。另外，在关节空间的轨迹规划可避免操作空间的奇异性问题。也有团队设计了一种关节空间中避免奇异性的关节轨迹优化算法，利用6自由度弧焊机器人在任务过程中某个关节功能上的冗余，将机器人奇异性和关节限制作为约束条件，采用TWA方法进行优化计算。
自动化和工业4.0战略中机器人的无缝集成越来越令人兴奋。然而，我们距离把人类操作者写等式还有很长的路要走。工业4.0中最好的自动化策略是基于这样一个认识，即当机器人与人类一起工作时，才能最好地实现机器人的优势，而不是在没有人类的情况下。
机器人肯定能比我们更有效地扮演某些角色。这些工作包括非常重复、单调的工作（如焊接）、涉及繁重工作的工作，或在对人类有危险的环境中工作。也就是说，机器人只能做别人告诉它们的事——它们不能即兴发挥。人类不可思议的力量在于当情况出现时能够思考并应用实时决策，而人工智能在接近于复制这一能力之前还有很长的路要走。
今天的机器人主要是昂贵的、静态的，并且能够非常有效地完成一项任务。我认为，成本必须降低，系统必须在移动和重新编程方面变得更加灵活。事实上，有了这些能力，我们认为工厂可以更好地与进口产品竞争。这并不意味着人工操作的终结。人类拥有非凡的大脑，可以与机器人合作使用。工人的技能可能会改变，但我对在工厂环境中使用人类的前景相当乐观。
