由前面的喷涂模型和喷涂机器人路径多目标优化数学建模问题可计算得到最大涂层厚度、最小涂层厚度，再通过上述的分片临界角计算方法可求得为23. 58度，由分片临界角根据前面的三角化曲面分片算法对一个简单球体模型进行了分片，结果如图4-13所示。 由图4-13可以看到，在简单球体模型上的一次分片结果中得到了两个分片，分析其原因是因为在对其三角面计算法向量时，每个面片的法向量的方向不一致解决的方法是在利用点云库进行三角化曲面重建时，设置每个三角面的顶点统一按照顺时针或逆时针方向保存即可，或者重新设置点云数据的视点，使得每个三角面的法向量指向该视点的方向一致，图4-14是解决法向量方向一致化的问题后对简单球体的一次重新分片，可以看到，图4-13中的问题得到了很好的解决。最后，图4-1_5分别是对曲面和平面点云模型分片的最终结果。 对点云曲面模型完成了分片处理后，再在每个分片上采用点云切片算法进行喷涂机器人路径规划，最后即可得到复杂曲面的喷涂机器人路径。图4-16是对长方体工件点云模型分片后采用点云切片算法进行喷涂机器人路径规划的结果。 4.4本章小结 基于前面对喷涂模型建模问题的分析以及点云技术的运用，本章主要解决了如何利用点云切片技术对工件点云模型进行喷涂机器人路径规划的问题。由于复杂的喷涂空间关系，首先利用点云配准算法实现了喷涂空间各个坐标系之间齐次变换关系的求解，然后采用点云切片算法实现喷涂机器人路径的规划。最后对于复杂曲面模型，采用基于曲面分片算法和点云切片技术的喷涂机器人路径规划方法来解决其路径规划困难的问题。

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