Purpose　-　The　purpose　of　this　paper　is　to　present　a　new　nested　rapidly-exploring　random　tree　(RRT)　algorithm　for　fault　tolerant　motion　planning　of　robotic　manipulators.　Design/methodology/approach　-　Another　RRT　algorithm　is　nested　within　the　general　RRT　algorithm.　This　second　nested　level　is　used　to　check　whether　the　new　sampled　node　in　the　first　nested　level　is　fault　tolerant.　If　a　solution　can　be　found　in　the　second　nested　RRT,　the　reduced　manipulator　after　failures　at　the　new　sampled　node　can　still　fulfill　the　remaining　task　and　this　new　sampled　node　is　added　into　the　nodes　of　RRT　in　the　first　level.　Thus,　the　nodes　in　the　first　level　RRT　algorithm　are　all　fault　tolerant　postures.　The　final　trajectory　joined　by　these　nodes　is　also　obviously　fault　tolerant.　Besides　fault　tolerance,　this　new　nested　RRT　algorithm　also　can　fulfill　some　secondary　tasks　such　as　improvement　of　dexterity　and　obstacle　avoidance.　Sufficient　simulations　and　experiments　of　this　new　algorithm　on　fault　tolerant　motion　planning　of　robotic　manipulators　are　implemented.　Findings　-　It　is　found　that　the　new　nested　RRT　algorithm　can　fulfill　fault　tolerance　and　some　other　secondary　tasks　at　the　same　time.　Compared　to　other　existing　fault　tolerant　algorithms,　this　new　algorithm　is　more　efficient.　Originality/value　-　The　paper　presents　a　new　nested　RRT　algorithm　for　fault　tolerant　motion　planning.