为了减少机器人点对点工作路径长度,提出了个体动态细化分工花授粉算法的路径规划方法。以花授粉算法为基础,将花粉按照适应度划分为精英个体、优等个体、差等个体,并对个体进行动态细化分工。精英个体引领进化方向,优等个体使用改进搜索方式进行寻优,差等个体使用柯西变异逃出局部最优,由此提出了个体动态细化分工花授粉算法。使用个体动态细化分工花授粉算法搜索最优路径结点,依据最优路径结点和三次样条插值法规划出最优路径。在简单环境和复杂环境下进行仿真验证,个体动态细化分工花授粉算法规划的路径长度、收敛速度和寻优稳定性均优于传统花授粉算法和改进蝙蝠算法。