【摘 要】
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摘要：以冗余双臂机器人为研究对象分析其协作空间，针对蒙特卡洛法算法不适用于冗余多自由度机器人，且存在计算速度较慢，求解的点云分布不理想等问题，对点云进行筛选后引入k近邻方法提取点云边缘，得出协作空间。仿真实验结果表明，工作空间边界点的提取效果较好，曲线拟合误差较小。为拟人机械臂的后续轨迹规划和运动控制奠定了基础。此外，也讨论了协作空间参数优化。 关键词：冗余双臂机器人;协作空间;蒙特卡洛方法;k
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摘要：以冗余双臂机器人为研究对象分析其协作空间，针对蒙特卡洛法算法不适用于冗余多自由度机器人，且存在计算速度较慢，求解的点云分布不理想等问题，对点云进行筛选后引入k近邻方法提取点云边缘，得出协作空间。仿真实验结果表明，工作空间边界点的提取效果较好，曲线拟合误差较小。为拟人机械臂的后续轨迹规划和运动控制奠定了基础。此外，也讨论了协作空间参数优化。
关键词：冗余双臂机器人;协作空间;蒙特卡洛方法;k近邻
中图分类号：TP183
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