机器人工作空间:是末端执行器工作区域的描述,他是衡量机构性能的重要指标,在机构设计、控制和操作等方面具有重要意义。根据机器人的构型、连杆以及腕关节的大小,机器人能达到的点的集合称为工作空间。 蒙特卡洛法:是一种借助于随机抽样来解决数学问题的数值方法,在工程上被广泛应用于描述某些随机的物理现象,通常在机器...
用传统的蒙特卡洛法生成一个种子工作空间,基于标准差动态可调的正态分布对种子工作空间进行扩展。在扩展过程中设定一个精度阈值,确保得到的工作空间中每个位置都能被准确的描述。基于得到的工作空间,提出了一种体元化算法求取工作空间的体积,寻找到工作空间的边界部分和非边界部分,通过对边界部分的不断细化,降低了体积...
针对蒙特卡洛法和改进蒙特卡洛法在求解机械臂工作空间时存在精度不够准确和加密点云浪费的问题,提出一种降密蒙特卡洛法. 首先,基于蒙特卡洛法中随机点分布不均的特性,对机械臂初始工作空间进行均匀加密,使空间的内部与边界区域分明;然后,采用扩展...
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1.本发明属于机器人机械臂工作空间的求解优化方法技术领域,具体涉及一种基于matlab的机械臂工作空间优化方法。 背景技术: 2.近些年求解机械臂工作空间得到快速发展,蒙特卡洛法在求解机械臂工作空间上发挥着很重要的作用。 3.但求解的工作空间解集只能趋近结果但不能得到真实结果。