针对六自由度机械臂轨迹规划最优问题，提出了一种基于非支配排序的蜣螂算法的多目标轨迹规划方法。通过七次非均匀有理B样条(non uniform rational B-spline, NURBS)曲线插值，以最短时间、能耗最优和冲击最低为优化目标，建立适应度目标，采用非支配排序的蜣螂算法对机械臂轨迹进行优化，获得理想的Pareto解集。在安川UP6工业机器人上的仿真结果表明：七次NURBS插值可以得到光滑且连续的机器人运动轨迹，采用非支配排序的蜣螂算法可进行有效的多目标寻优，获得理想的Pareto前沿。