在喷涂机器人轨迹规划问题上，江苏大学机器人研究团队多年来陆续进行了很多卓有成效的工作。其提出了一种基于Dijkstra算法的改进方法，此算法的本质是将机器人在笛卡尔坐标系系统中的轨迹等效为关节坐标系中的轨迹。考察了作业坐标系系统的内部关联，可以根据实际工业现场操作的工艺和布局，灵活地将同一段机器人轨迹在不同空间切换。同时在前人关于机器人控制算法的研究的基础上，更专注于对实际机器人混联机构硬件电路的理解与设计。尤其将研究的注意力从机器人本体落脚到机器人末端的喷枪上，其更加关注工具姿态的自整定，并在各生产指标上取得了良好的效果。 广西大学的曾剑在经典的连杆机器人D-H模型的基础上创新性的构造了6R喷涂机器人的运动学描述。通过腕关节分离技术不仅大大简化了机器人的动力学模型，同时也提高了求解机器人逆运动学解的效率。 在解析多自由度喷涂机器人运动状态的问题上，华南理工大学的蔡蒂根据实际喷涂作业环境，采用蒙特卡洛法分析其工作空间。并通过求解机器人正运动学方程得到工具TCP点集，继而快速获得了当前状态下机器人实际操作的可达区域，有效避免了喷涂机器人在运动过程中与周边的外设发生碰撞。 浙江大学的王会方博士则把注意力投向了串联机器人多目标轨迹优化与运动控制的研究。在其博士学位论文中结合了非线性控制理论，自适应控制理论，现代控制理论等多个学科的知识创新性的提出了SCARA (Selective ComplianceAssembly Robot Arm)的概念。不仅大大提高了机器人轨迹运动控制的精度和响应速度，同时也强化了控制系统的抗噪声干扰性能和鲁棒性能。 上海交通大学机器人所的罗均在对缆索喷涂机器人喷涂机构进行设计研究时，采用了判断工件缆索表面连续条件的算法。虽然是针对缆索圆周表面相对简单规则曲面的喷涂，但其对汽车喷涂行业车体表面复杂曲面的喷涂也有一定的启发意义。 新加坡制造技术研究院的Xuan F.Zha提出了一种在传统直角坐标系中的机 器人操作装置的同一分类方法来优化姿态轨迹规划并通过遗传算法来加强对直纹曲面的优化效果。 在对自动机械臂系统的约束化模型进行研究时，丹麦阿尔堡大学的EwaKolakowska和卡耐基梅隆大学机器人研究所的Stephen F.Smith提出了机器人‘任务房间’的概念。即把一个完整复杂的机器人工程分解为一系列任务间单元，每个任务间有自己的优化约束。在尽可能完美完成每个任务间任务的同时还要减少在不同任务间之间切换的时间。从而建立出了一个多目标优化的问题。 德州州立大学的Heping Chen通过其研发的喷涂成型过程中机器人轨迹自动连接技术，大大减少了补丁轨迹和过程时间的浪费。而在机器人轨迹中结合己经发展成熟的智能化算法(如遗传算法，蚁群算法)进行规划也成为了相关研究领域的常用手段。 密西根州立大学的WH Shen在西门子的RobCAD软件平台上，对其设计的复杂表面轨迹生成系统进行了测试，在满足漆膜平均厚度和均匀度这两个最重要的喷涂指标的前提下表现出了良好的应用性能。

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