在所有汽车涂装装备中,喷涂机器人扮演着举足轻重的作用。由于汽车喷涂质量要求高,车型种类多,车身多为A级曲面,在几个独立模块的交界区域(干涉区)涂层分布易产生干涉,且曲率变化较大,形状复杂。因此,开展汽车车身干涉区喷涂策略研究,进一步提升整车的涂装质量,减少喷涂车间对生态环境和经济环境造成负面影响是非常有必要的。本课题得到国家自然科学基金项目《乘用车车身干涉区机器人高压静电变量喷涂轨迹优化》(61503162)经费资助,全文主要由以下几个部分构成:第一部分首先介绍了汽车喷涂机器人轨迹优化的研究背景、意义、发展历程、喷涂机器人轨迹优化算法研究概况、现阶段存在的问题以及本文做的主要内容。第二部分研究了一种应用于汽车喷涂的、实用有效的喷涂模型。首先,研究了一种实用的空气喷涂数学模型;然后,针对目前旋杯式高速静电喷雾器(ESRB)的分析漆膜模型通用性较差的问题,研究了一种同时考虑工件表面曲率和ESRB喷雾器形状的漆膜喷涂模型,并在此基础之上来优化机器人喷涂轨迹,从而满足涂层均匀性、喷涂时间等几个质量标准。第三部分针对汽车车身干涉区人工喷涂涂层均匀性较差、涂料浪费多、环境污染大等问题,研究了一种基于Bézier曲线技术的汽车车身干涉区喷涂机器人轨迹优化方法。在实际应用场合中,通常先指定期望的喷涂路径,此时喷涂机器人轨迹优化问题目标就转化为如何找出沿指定路径的最优时间序列,也即机器人以什么样的速度沿指定路径进行喷涂作业时,工件表面上的涂层厚度方差最小或时间最短。该部分先使用Bézier曲线技术规划汽车车身干涉区喷涂机器人路径,再沿此规划路径来优化喷涂速度。而对于干涉区曲面分片交界处的喷涂轨迹,按照喷涂路径位置方向分三种情况研究轨迹优化方法,最终获得完整的汽车车身干涉区优化轨迹。第四部分研究了一种基于遗传算法的汽车干涉区曲面喷涂机器人轨迹优化方法。将复杂的干涉区曲面进行分片后,在每一片上进行路径规划,而分片将导致喷涂路径的分离,因此需要解决喷涂路径组合问题,这将涉及到所有路径组合顺序,而优化组合的目标就是使得喷涂路径最短。本章在介绍末端执行器路径规划总体框架后,对干涉区曲面进行分片,再讨论了每一片上的喷涂机器人路径规划问题,并提出路径组合问题数学表示方法,采用改进的遗传算法将喷涂路径进行优化组合,最后再沿此规划路径来优化喷涂速度,从而完成干涉区曲面上的喷涂轨迹优化。最后,本文对主要的设计方案进行了实验研究。实验结果表明,本文提出的数学模型以及面向汽车车身干涉区的喷涂机器人轨迹优化方法均可以获得良好的效果。