La planificación de rutas de ensamblaje (APP) para productos complejos es un desafío debido al gran número de piezas y a los intrincados requisitos de acoplamiento. Se propone aquí un método híbrido de planificación de rutas de ensamblaje que reutiliza rutas a priori para mejorar la eficiencia y la tasa de éxito. La ruta de ensamblaje se segmenta inicialmente para mejorar su reutilización. Posteriormente, las rutas de ensamblaje planificadas se emplean como rutas a priori para establecer un árbol a priori, que se expande de acuerdo con la esfera delimitadora de la pieza para crear el espacio a priori para la búsqueda de rutas. Se estudian tres algoritmos basados en árboles de exploración aleatoria rápida (RRT) para la planificación de rutas basada en la reutilización de rutas a priori. El algoritmo RRT* establece el nuevo árbol de exploración de rutas en la etapa inicial de planificación cuando no hay una ruta a priori para reutilizar. Los algoritmos RRT* estático (S-RRT*) y RRT* dinámico (D-RRT*) forman la conexión entre el árbol de exploración y el árbol a priori con un par de puntos de conexión después de la extensión del árbol de exploración al espacio a priori. La diferencia entre los dos algoritmos es que el algoritmo S-RRT* reutiliza directamente una ruta a priori y obtiene una nueva ruta a través de un retroceso estático desde el punto final hasta el punto de inicio. Sin embargo, el algoritmo D-RRT* extiende aún más el árbol de exploración a través del enfoque de ventana dinámica para evitar colisiones entre una ruta a priori y obstáculos. El algoritmo obtiene posteriormente una nueva ruta a través de un retroceso dinámico y no continuo desde el punto final hasta el punto de inicio. Se diseña un proceso híbrido que combina los algoritmos RRT*, S-RRT* y D-RRT* para planificar la ruta de ensamblaje para productos complejos en varios casos. Se comparan las actuaciones de estos algoritmos, y las simulaciones indican que los algoritmos S-RRT* y D-RRT* son significativamente superiores al algoritmo RRT* en términos de eficiencia y tasa de éxito de la APP. Por lo tanto, la planificación de rutas híbridas que combina los tres algoritmos es útil para mejorar la planificación de rutas de ensamblaje de productos complejos.