针对基于随机采样的RRT机械臂路径规划算法在全局工作空间下采样效率低、随机性强等问题,提出一种基于采样点优化RRT算法的机械臂路径规划算法.相对于全局工作空间采样,优化算法首先基于非障碍物空间生成随机采样点,以降低算法碰撞检测概率与冗余节点的生成,再结合一定概率的人工势场法产生启发式采样点,使得机械臂臂体于路径规划采样过程中既能保证随机采样的概率完备,又能使采样点更具目标导向性.其次,为使得路径更加简洁平滑,使用冗余节点删除策略剔除路径中的冗余节点来优化最终路径.最后在二维、三维的仿真环境中对优化算法进行对比实验分析,以验证算法在随机采样路径规划算法中的良好性能,并在IRB　1200-7/0.7机械臂上进行避障规划算法实验.仿真和实验结果都表明,所提出的算法在机械臂路径规划中可以获得更高的规划效率和更优的路径.