基于点云的喷涂机器人喷枪轨迹生成与法矢确定

本篇论文主要探讨了在VS2017环境下，利用Git进行源代码管理的同时，针对喷涂机器人喷枪轨迹生成的两个关键环节——采样点数的确定与采样点法矢的确定。论文的作者孙国朋，硕士学位专业为机械设计及理论，指导教师为戴立玲和卢章平，研究内容围绕喷涂机器人的离线编程方法展开。 1. **采样点数的确定** - 根据工件模型的复杂程度来决定采样点的数量。对于平面工件，采样点通常只需三个（起点、中间点和终点），而对于曲面工件，为了准确反映曲线特性，需要增加更多采样点。复杂工件则由离线编程系统自动处理所有切片数据点作为采样点，以保证轨迹生成算法的效率。 2. **采样点法矢的确定** - 采样点集Q定义为每个切片平面的X坐标及其编号的组合。法矢量的确定采用邻域信息，通过计算点的k-邻域并拟合光滑曲线或构建多边形曲面模型来估算，但这可能导致法矢量的二义性，因此需要进一步确定其方向。具体来说，法矢量是切面在该点的微切平面法矢量，反映了曲面的局部几何特征。 3. **喷枪轨迹生成方法** - 作者提出了一种基于点云切片技术的方法，包括获取工件点云数据，区域分割简化曲面，切割成简单模型，进行切片处理以获取喷涂路径，以及估算并偏置采样点的法矢量，从而生成喷枪的运动轨迹。这种技术有助于实现离线编程系统直接利用工件模型规划机器人运动，提高了喷涂质量和自动化水平。 4. **系统架构与验证** - 论文还介绍了基于点云切片技术的喷涂机器人喷枪轨迹生成系统的体系结构，并构建了原型系统。通过实际应用案例，证明了所提方法的有效性和实用性。 5. **关键词** - 主要关注的关键词有喷涂机器人、区域分割、点云数据、切片等，这些都是论文研究的核心要素和技术基础。 这篇论文为喷涂机器人的离线编程系统开发提供了新的思路和技术支持，强调了在现代工业生产中，采用更高效、精确的方法规划机器人运动轨迹的重要性。