1.一种经济型喷涂机器人喷枪轨迹规划方法，其特征在于，包括以下步骤:

(1)采用样条曲线对由示教器得到的轨迹关键点进行拟合，得到初次规划的喷枪轨迹，以能耗、喷枪运动时间、涂层变化率为目标建立优化目标函数;(2)利用对位学习遗传算法进行多目标寻优，最终得到喷涂质量好、效率高、能耗低的喷枪轨迹。

2.根据权利要求1所述的一种经济型喷涂机器人喷枪轨迹规划方法，其特征在于，所述优化目标函数的建立方法如下: 以实际涂层厚度与理想涂层厚度之间的方差最小为优化目标，建立目标函数1；以整个喷涂过程中能耗最小为优化目标，建立目标函数2，其中能耗大小主要采用平均力矩来描述；以整个喷涂过程中时间最小为优化目标，建立目标函数

3。

3.根据权利要求1或2所述的一种经济型喷涂机器人喷枪轨迹规划方法，其特征在于，所述对位学习遗传算法多目标寻优的具体方法如下:初始化N个个体，每个个体表示为需要优化的变量，包括喷枪运行速度、两个喷涂行程的涂层重叠区域宽度等信息，并对这N个个体计算其对位个体，将原个体与对位个体结合在一起，构成初始种群，采用联赛机制选择父代个体，利用模拟二进制交叉算子进行交叉，并采用多项式变异操作，为子代分配rank值，根据rank值优选个体为下代种群进行迭代，当达到最大迭代次数后，完成寻优任务，最终得到优化后的喷枪轨迹信息，包括喷枪运行速度、两个喷涂行程间涂层重叠区域的宽度。