蒙特卡洛法_蒙特卡罗法；机器人工作空间__蒙特卡洛法求机器人工作空间资源-CSDN文库

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5星 · 超过95%的资源 23 浏览量 2021-10-03 00:46:37 上传评论 2 收藏 4KB RAR 举报

蒙特卡罗法，又称随机抽样或统计试验方法，是一种在复杂问题中通过大量随机抽样来近似解决问题的数值计算方法。这种方法通常用于解决概率、统计、物理、工程、金融等领域的问题，尤其在计算高维度问题时，展现出其独特的优势。在机器人学中，蒙特卡罗法被广泛应用于机器人工作空间的分析与规划。机器人工作空间是机器人能够到达的所有三维空间区域，它定义了机器人手臂末端执行器可以接触到的所有点的集合。理解机器人的工作空间对于设计和规划机器人的运动路径至关重要。在实际应用中，我们可能需要知道机器人在特定环境下的可达性，或者找出机器人无法到达的盲区。蒙特卡罗法求解机器人工作空间的基本步骤包括以下几点： 1. **随机采样**：生成大量随机点，这些点均匀分布在机器人所处的潜在工作区域内。这一步可以通过生成随机坐标来实现。 2. **碰撞检测**：对每一个随机点，进行碰撞检测，判断该点是否在机器人手臂的可移动范围内，即该点是否可以通过不碰撞任何障碍物达到。这一步通常涉及复杂的几何运算和机器人学逆运动学的运用。 3. **标记可达点**：将通过碰撞检测的点标记为“可达”，不可达的点则忽略。 4. **统计分析**：统计标记为可达的点的数量和分布，从而得到机器人工作空间的大致轮廓。通过绘制这些点，可以形成机器人工作空间的二维或三维图像。 5. **优化**：如果需要更精确的结果，可以增加采样点的数量并重复上述过程，使得结果更加接近实际情况。压缩包中的文件名暗示了这些文本可能包含蒙特卡罗法的实例和解释，特别是针对初学者的教程。"蒙特卡洛范例.txt"可能包含了具体的代码示例，展示了如何运用蒙特卡罗法求解机器人工作空间。"蒙特卡洛范例详解（适合初学者）.txt"则可能对这些代码进行了详细解释，帮助初学者理解每一步操作的含义和目的。"蒙特卡洛（矩阵-快）.txt"可能提到了利用矩阵运算加速蒙特卡罗法的技巧，因为矩阵运算在处理大量数据时通常能提高效率。蒙特卡罗法是解决机器人工作空间问题的有效工具，它允许我们以相对较低的计算成本获得满意的结果。通过学习和理解这些文本，我们可以掌握如何利用随机抽样来解决实际问题，并进一步提升在机器人学领域的实践能力。

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蒙特卡洛法.rar （3个子文件）

蒙特卡洛范例.txt 4KB

蒙特卡洛（矩阵-快）.txt 2KB

蒙特卡洛范例详解（适合初学者）.txt 4KB

%基于蒙特卡洛方法的机器人工作空间MATLAB仿真 %---------------------------------以下为robotbox函数---------------------------% % theta d a alpha ML1=Link([0 1.045 0 0 ],'modified'); ML2=Link([0 0 0.500 pi/2 ],'modified'); ML3=Link([0 0 1.300 0 ],'modified'); ML4=Link([0 1.025 0.055 pi/2 ],'modified'); ML5=Link([0 0 0 -pi/2 ],'modified'); ML6=Link([0 1.290 0 pi/2 ],'modified'); modrobot=SerialLink([ML1 ML2 ML3 ML4 ML5 ML6],'name','KUKA360-2'); modrobot.plot([0 pi/2 0 0 0 -pi ]); hold on; N=30000; %随机次数 theta1=-185/180*pi+(185/180*pi+185/180*pi)*rand(N,1); %关节1限制 theta2=-20/180*pi+(130/180*pi+20/180*pi)*rand(N,1); %关节2限制 theta3=-60/180*pi+(184/180*pi+60/180*pi)*rand(N,1); %关节3限制 theta4=-350/180*pi+(350/180*pi+350/180*pi)*rand(N,1); %关节4限制 theta5=-118/180*pi+(118/180*pi+118/180*pi)*rand(N,1); %关节5限制 theta6=-170/180*pi+(530/180*pi+170/180*pi)*rand(N,1); %关节6限制 modmyt06 = {1,N}; for n=1:1:N modmyt06{n}=modrobot.fkine([theta1(n),theta2(n),theta3(n),theta4(n),theta5(n),theta6(n)]); plot3(modmyt06{n}(1,4),modmyt06{n}(2,4),modmyt06{n}(3,4),'b.','MarkerSize',0.5); end maxx=2;maxy=2;maxz=2; for i=1:1:N if( maxx < modmyt06{i}(1,4)) maxx = modmyt06{i}(1,4); end if( maxy < modmyt06{i}(2,4)) maxy = modmyt06{i}(2,4); end if( maxz < modmyt06{i}(3,4)) maxz = modmyt06{i}(3,4); end end %六轴机器人matlab工作空间分析 clear; clc; %建立机器人模型 % theta d a alpha offset ML1=Link([0 0 0 0 0 ],'modified'); ML2=Link([0 0 0.180 -pi/2 0 ],'modified'); ML3=Link([0 0 0.600 0 0 ],'modified'); ML4=Link([0 0.630 0.130 -pi/2 0 ],'modified'); ML5=Link([0 0 0 pi/2 0 ],'modified'); ML6=Link([0 0 0 -pi/2 0 ],'modified'); modrobot=SerialLink([ML1 ML2 ML3 ML4 ML5 ML6],'name','modified'); modrobot.plot([0,0,0,0,0,0]); hold on; N=30000; %随机次数 theta1=-165/180*pi+(165/180*pi+165/180*pi)*rand(N,1); %关节1限制 theta2=-90/180*pi+(155/180*pi+90/180*pi)*rand(N,1); %关节2限制 theta3=-200/180*pi+(70/180*pi+200/180*pi)*rand(N,1); %关节3限制 theta4=-170/180*pi+(170/180*pi+170/180*pi)*rand(N,1); %关节4限制 theta5=-135/180*pi+(135/180*pi+135/180*pi)*rand(N,1); %关节5限制 theta6=-360/180*pi+(360/180*pi+360/180*pi)*rand(N,1); %关节6限制 for n=1:1:30000 modmyt06=mymodfkine(theta1(n),theta2(n),theta3(n),theta4(n),theta5(n),theta6(n)); plot3(modmyt06(1,4),modmyt06(2,4),modmyt06(3,4),'b.','MarkerSize',0.5); end %Matlab求解机械臂可达工作空间（动画版本）(基于robotics-toolbox) %arm_solve.m %机械臂可达空间动画求解 %using Robotic Toolbox 10.4 %update 2020.1 clc; clear; L(1) = Link([0,0.08,0,-pi/2]); L(2) = Link([0,0.455,0,pi/2]); L(3) = Link([0,0.0,0,-pi/2]); L(4) = Link([0,0.145,0,pi/2]); L(1).qlim=[0,pi/2]; L(2).qlim=[-pi/2,pi/2]; L(3).qlim=[-pi/2,pi/2]; L(4).qlim=[-pi,pi]; base=[ 1 0 0 0;0 0 -1 0;0 1 0 0;0 0 0 1]; four_arm = SerialLink(L,'name','fourarm','base',base); teach(four_arm); four_arm.plot([0 0 pi/3 0]) hold on; N=30000; %随机次数 %关节角度限制 limitmax_1 = 0.0; limitmin_1 = 90.0; limitmax_2 = -90.0; limitmin_2 = 90.0; limitmax_3 = -90.0; limitmin_3 = 90.0; limitmax_4 = -180.0; limitmin_4 = 180.0; theta1=(limitmin_1+(limitmax_1-limitmin_1)*rand(N,1))*pi/180; %关节1限制 theta2=(limitmin_2+(limitmax_2-limitmin_2)*rand(N,1))*pi/180; %关节2限制 theta3=(limitmin_3+(limitmax_3-limitmin_3)*rand(N,1))*pi/180; %关节3限制 theta4=(limitmin_4+(limitmax_4-limitmin_4)*rand(N,1))*pi/180; %关节4限制 for n=1:1:3000 qq=[theta1(n),theta2(n),theta3(n),theta4(n)]; four_arm.plot(qq);%动画显示 Mricx=four_arm.fkine(qq); plot3(Mricx.t(1),Mricx.t(2),Mricx.t(3),'b.','MarkerSize',0.5);%画出落点 hold on; end