一种基于蒙特卡洛因子的MC‑IACO的改进蚁群算法的焊接机器人路径规划方法，包括：S1、栅格法创建机器人工作环境地图；S2、初始化节点的蒙特卡洛算法参数；S3、算法迭代开始：S3.1、将m只蚂蚁放至起点开始寻路；S3.2、按传统蚁群算法流程更新信息素浓度矩阵；S3.3、初始化蒙特卡洛指数增量矩阵mc_delta；S3.4、遍历当前代最优路径的节点，更新mc_delta中节点对应的蒙特卡洛指数增量mij_delta＝0.1；S3.5、依据mc_matrix＝mc_matrix+mc_delta更新蒙特卡洛指数矩阵；S3.6、若当前迭代次数小于最大迭代次数，则执行S3.1；否则执行S4；S4、循环T代后输出全局最优解。本发明解决焊接机器人路径规划问题上的效果进步明显，整体性能优于基本蚁群算法和改进蚁群算法的性能。