目前，大部分喷涂生产线采用机器人手动编程的方法预先设置机器人喷涂路径，该方法手动编程时间长，喷涂的工件类型固定，不适用于批量喷涂定制化产品。在个性化喷涂领域中，主要采用“人工+模板”的方法进行喷涂，此方法需要根据图案设计不同模板，操作更为繁琐，并且工人会长时间处于漆雾环境中，不利于工人健康。为了解决这些问题，本文以国产防爆喷涂机器人为基础，提出了一种基于点云模型与矩形喷嘴喷枪的数码迷彩自动喷涂系统，该系统通过对复杂待喷物体表面进行多视角点云扫描与数据配准，建立待喷对象模型；结合喷枪工作特点和机器人工作约束进行路径规划，生成面向多色数码迷彩喷涂的最优喷涂路径，据此控制喷涂机器人进行自动喷涂。本文围绕所提出的数码迷彩自动喷涂系统开展模型构建与路径规划技术研究，主要工作成果与贡献包括以下四个方面：

（1）根据数码迷彩喷枪工作特点提出一种基于矩形喷嘴喷枪的数学模型，通过推导给出了面向二维平面和三维曲面喷涂时的喷枪涂层厚度累积速度分布函数。基于所构建的喷枪模型，分别在同一曲面内以及不同曲面衔接处，以保持涂层厚度精度和均匀性为目标，提出了相邻路径间隔、喷枪喷涂速度、喷枪切换角度等路径参数的优化计算方法。实验结果与实际应用效果表明：所建立的喷枪数学模型对数码迷彩喷涂具有更好的适用性，依据所提出的参数优化方法进行喷涂参数优化可以有效提高喷涂效率，有较好的适用性。

（2）针对具有较小重叠区域的多视角点云配准问题，提出一种基于结构特征描述子的点云配准方法，可以对不同视角采集的点云对进行配准，且对点云的初始姿态无限制要求。该方法将点云分割为若干子结构，并利用最小包围盒获取每个子结构局部形状特征，进而提出一种基于最小包围盒的形状特征描述子，在利用该描述子对点云的结构特征进行表征的同时，实现了基于该描述子的小重叠区域点云配准。此外，针对现有小重叠区域点云数据集较少的问题，构建了以实际室内外场景和大型车辆为对象的小重叠区域点云数据集，并借助于该数据集对所提算法开展了性能评估实验，以确保提出的配准算法能够得到有效评估。实验结果和实际应用效果表明，所提出的配准方法可以获得较高的配准成功率，通过配准所构建的特征车辆点云模型能够满足实际喷涂的精度要求。

（3）针对数码迷彩喷涂中待喷车辆CAD模型较少以及现有路径规划方法在规划复杂曲面时效率低下的问题，提出了一种基于点云分割和路径序列优化的最优喷涂路径规划方法。该方法利用基于最小曲率点的区域生长算法将点云模型分割成不同的子曲面，并在每个子曲面上利用提出的平面与点云相交求解的方法生成最优喷涂路径。为了规划出各子曲面间的喷涂路径，提出了一种基于进化粒子的序列优化算法，进而得到面向车体整体的最优喷涂路径。为了进一步生成不同颜色的数码迷彩喷涂路径，借助于提出的基于包围盒的模型重建算法把点云转为若干10cm×10cm的网格面片，把具有相同颜色面片的中心点作为新点云，进而通过对不同颜色点云进行独立喷涂路径规划获得面向多色数码迷彩喷涂的喷涂路径。实验结果和实际应用效果表明，所提喷涂路径规划方法可有效提高喷涂效率，满足实际数码喷涂要求。

（4）为了解决目前人工喷涂数码迷彩中存在的喷涂效率低、施工难度大等问题，以上述工作为基础构建了数码迷彩自动喷涂系统。该系统采用双臂双轨结构，通过控制机械臂夹持激光扫描仪对待喷车辆进行多视角扫描；借助于本文所提出的基于结构特征描述子的的点云拼接算法构建其待喷表面模型；借助于本文所提出的基于点云分割和路径序列优化的路径规划方法获取多色喷涂路径，并在综合考虑机器人约束和工艺要求的情况下，通过机器人自编程实现了给定多色数码迷彩喷涂的自动喷涂控制；编制完成了具备碰撞检测功能和动态效果实时展示功能的喷涂路径仿真与修正软件，基于该软件可实现喷涂过程中的人机交互验证，可保证喷涂路径的安全性和可靠性。面向多种类型车辆的实际喷涂效果证明，所开发的数码迷彩自动喷涂系统满足数码迷彩的工艺要求，且能够在很大程度上提高喷涂效率。