Para abordar los requisitos de planificación de rutas de evitación de obstáculos de robots de doble brazo que operan en entornos complejos, como laboratorios químicos y estaciones de trabajo biomédicas, este documento propone ODSN-RRT (optimización-dirección-paso-nodo RRT), un planificador eficiente basado en árboles aleatorios de exploración rápida (RRT). ODSN-RRT integra tres estrategias clave de optimización. Primero, una estrategia de muestreo en dos etapas emplea un crecimiento dirigido hacia el objetivo hasta la colisión, seguido de una expansión aleatoria híbrida hacia el objetivo. En segundo lugar, una estrategia dinámica de tamaño de paso de seguridad adapta cada extensión en función del tamaño del obstáculo y el ángulo de aproximación, mejorando la fiabilidad de la detección de colisiones y la eficiencia de búsqueda. En tercer lugar, una estrategia de optimización de nodos de expansión genera múltiples candidatos, selecciona el mejor según la distancia euclidiana al objetivo y emplea retroceso para escapar de mínimos locales, mejorando la calidad de la ruta mientras se mantiene la completitud probabilística. Para la verificación de colisiones en el espacio de trabajo de doble brazo (auto y entorno), un modelo de volumen delimitador cilíndrico-esférico simplifica las consultas a cálculos de distancia línea-línea y línea-esfera, reduciendo significativamente la sobrecarga computacional. Los puntos de referencia redundantes se eliminan utilizando interpolación segmental adaptativa para trayectorias más suaves. Finalmente, un esquema de planificación maestro-esclavo descompone el problema de 14 grados de libertad en dos subproblemas de 7 grados de libertad. Las simulaciones y experimentos demuestran que ODSN-RRT genera rápidamente trayectorias de alta calidad y sin colisiones, confirmando su efectividad y aplicabilidad práctica.