要在设定常规监控空间时确保顶点按照逆时针方向排序，可按照以下步骤进行：

1. 选择基准顶点：假设我们有一个多边形空间，其顶点为 ( P_1, P_2, ..., P_n )。选择其中一个顶点作为基准点 ( P_0 )，可以是最左下角的顶点或其他规则的顶点。

2. 计算相对角度：对剩下的顶点 ( P_i (i=1,2,...,n) )，计算每个顶点相对于基准点的极坐标角度。这个角度可以用反正切函数 atan2(y - y0, x - x0) 来计算，其中 ( (x0, y0) ) 是基准点的坐标， ( (x, y) ) 是顶点的坐标。这会给出从基准点到顶点的向量与 x 轴正方向之间的角度。

3. 排序顶点：根据计算出的角度，对顶点进行排序，从小到大进行排列。这样，顶点会按照逆时针方向排列。

4. 验证凸多边形：为了防止排序错误，你可以验证生成的多边形是否为凸多边形。对于一个多边形，如果所有的内角都小于 180 度，则它是凸的。

Python 代码示例

以下是一个简单的 Python 代码示例，展示了如何对顶点进行排序：

import math

# 计算极坐标角度
def polar_angle(base_point, p):
    return math.atan2(p[1] - base_point[1], p[0] - base_point[0])

# 按逆时针方向排序顶点
def sort_vertices(points):
    # 选择最左下角的顶点作为基准点
    base_point = min(points, key=lambda p: (p[1], p[0]))
    # 去除基准点，让其在最后加回
    points.remove(base_point)
    # 按极坐标角度进行排序
    sorted_points = sorted(points, key=lambda p: polar_angle(base_point, p))
    # 把基准点加回到第一个位置
    sorted_points.insert(0, base_point)
    return sorted_points

# 示例顶点列表
points = [(4, 4), (2, 3), (5, 1), (1, 2), (3, 6)]
sorted_points = sort_vertices(points)
print('按逆时针方向排序的顶点:', sorted_points)

这个代码示例通过选择最左下角的顶点作为基准点，再使用 math.atan2 计算其他点相对于基准点的角度，并排序，从而实现了顶点的逆时针方向排序。

为了进一步了解，您可以参考相关文献或教程，如维基百科上的多边形条目。