La investigación de la planificación de rutas de robots móviles ha pasado de entornos estáticos a entornos dinámicos, de entornos bidimensionales a entornos de alta dimensión, y de sistemas de un solo robot a sistemas de múltiples robots. Como tecnología central para que los robots móviles logren posicionamiento y navegación autónomos, la tecnología de planificación de rutas debe planificar rutas libres de colisiones y suaves para los robots móviles en entornos obstruidos, lo que requiere algoritmos de planificación de rutas con cierto grado de inteligencia. Los algoritmos metaheurísticos son ampliamente utilizados en diversos problemas de optimización debido a su inteligencia algorítmica, y se han convertido en el algoritmo más efectivo para resolver problemas de optimización complejos en el campo de la planificación de rutas de robots móviles. Basándose en un análisis exhaustivo de los algoritmos de planificación de rutas existentes, este documento propone una nueva clasificación de algoritmos. Basándose en esta clasificación, nos centramos en el algoritmo de luciérnagas (FA) y el algoritmo de búsqueda del cuco (CS), complementados por el algoritmo de libélula (DA), el algoritmo de optimización de ballenas (WOA) y el algoritmo de búsqueda de gorriones (SSA). Durante el análisis de los algoritmos mencionados, este documento resume los resultados de investigación actuales de la planificación de rutas de robots móviles y propone la tendencia de desarrollo futuro de la planificación de rutas de robots móviles.