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摘要
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，该方法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，采用扩展关节角度和循环加密随机点的方式，只对边界区域进行加密，达到降低工作空间随机点云密度的目的；同时，研究了该方法中初始点云参数、各轴向分割体素参数、精度阈值参数、扩展关节参数和循环次数参数对工作空间精度的影响；最后，通过仿真分析对降密蒙特卡洛法的有效性进行验证。结果表明：降密蒙特卡洛法在保证机械臂工作空间精度的同时，有效降低了工作空间的点云数量，进而提高了工作效率。该方法为机械臂工作空间的求解提供了理论依据。
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