针对移动焊接机器人路径规划中快速遍历随机树(RRT)算法搜索时间较长、易生成曲折且避障性能差的路径，以及时间弹性带(TEB)算法存在速度输出跳变等不足，提出1种改进RRT和TEB的移动焊接机器人路径规划融合算法。引入目的性扩展和关键点提取策略改进RRT算法，提高算法的搜索效率和规划路径的平滑性；引入最小安全距离对速度的约束改进TEB算法，使移动焊接机器人能够有效避开障碍物，同时增加目标点对速度的约束，减少对移动焊接机器人的冲击；融合改进RRT和TEB算法，使移动焊接机器人能够动态规划路径，避免动态障碍物的干扰，且对其进行仿真和实物验证。结果表明：改进RRT算法的路径搜索时间减少了58.84%，路径拐点数减少了73.33%；融合改进的RRT与TEB算法用于移动焊接机器人的路径规划，机器人与障碍物之间的安全距离增加了50%，在到达目标点前可提供足够的速度缓冲时间，极大提高了机器人运行的稳定性和避障能力。