En este estudio, se propone un nuevo enfoque de planificación y seguimiento para un brazo robótico móvil que agarra objetos en un entorno con obstáculos. Primero, desarrollamos un algoritmo APF-RRT* mejorado para la planificación del movimiento de un brazo robótico móvil. Este algoritmo optimiza la selección de nodos de árbol aleatorios y suaviza el camino. La rama inválida y el tiempo de planificación se reducen mediante el campo potencial artificial, que se determina por las características específicas de los obstáculos. En segundo lugar, se establece un controlador Fuzzy-DDPG-PID para que el brazo robótico móvil siga el camino planificado. Los parámetros del controlador PID se establecen utilizando el nuevo algoritmo DDPG, que integra FNN. La velocidad de respuesta y la precisión de control del controlador se mejoran. El error y el tiempo de seguimiento del brazo robótico móvil se reducen. Los resultados del experimento verifican que el enfoque propuesto tiene buenos resultados de planificación y seguimiento, alta velocidad y precisión, y una gran robustez. Para evitar la ocasionalidad de los experimentos y ilustrar completamente la efectividad y generalidad del enfoque propuesto, los experimentos se repiten múltiples veces. Los resultados del experimento demuestran la efectividad del enfoque propuesto. Supera los enfoques de planificación y seguimiento existentes.