哦需要找一个3D打印路径规划相关代码，打印路径宽度并非一直恒定

在3D打印路径规划中，如果需要考虑打印路径的宽度不是恒定的，这通常涉及到的是非均匀填充（Non-uniform Fill，NUF）技术。这种情况下，代码会采用更复杂的算法来控制每层的路径，例如螺旋线、Zigzag或交替的正弦波模式等，目的是在保证打印质量的同时，尽量减少材料浪费。

一个简单的Python库如`meshio`或`path-planning-python`可能会提供一些基本的功能，用于生成这样的路径。下面是一个简化的示例，展示如何创建一个自适应宽度的路径：

import numpy as np
from scipy.spatial import Voronoi

def adaptive_fill_path(xyz_points, min_width, max_width):
    vor = Voronoi(xyz_points)
    regions = vor.regions
    path = []
    
    for region in regions:
        if not -1 in region or len(region) < 4:  # 点不在边界或内切多边形小于4个点的区域忽略
            continue
        
        path.append([vor.vertices[vertex] for vertex in region])
        
    paths = [np.mean(path[i:i+4], axis=0) for i in range(0, len(path), 4)]  # 每四个点取平均作为宽度变化的节点
    widths = np.linspace(min_width, max_width, len(paths))  # 根据节点计算宽度序列
    
    return paths, widths

# 示例
points = ...  # 你的3D打印模型顶点坐标列表
min_width = 0.1  # 最小路径宽度
max_width = 0.5  # 最大路径宽度
paths, widths = adaptive_fill_path(points, min_width, max_width)

请注意，这只是一个基础的示例，并未包含所有细节，实际应用中可能还需要处理速度限制、避免断层等问题。此外，对于复杂的3D建模软件如Rhino、SolidWorks或CAD库，它们可能直接提供了这类功能供用户调整路径。