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蒙特卡洛法实质上就是通过大量的随机采样关节向量，通过正解得到一系列的位于工作空间内的点。大概过程：
【1】在关节向量范围内随机采样theta_1*4，可以这样写limit_low+range.*rand(1,4)，其中limit_low是关节下限位，range是关节的运动范围，都是1*4维；
【2】利用你推导的正解求出末端的位姿，如果只画点，提取位置向量P(3维)；
【3】利用plot3指令显示点；
【4】循环1~3步即可以（如采样1W个点）大概看出工作空间的形状和分布。
PS：不知道机器人本身运动会否碰撞，绘制出来的工作空间云图可能包含碰撞部分。另外，少自由度的关节型的机械臂，其实用几何法直接求出工作空间的解析表达式更为实用。蒙特卡洛法得到云图后，又能如何用于实际？
【1】在关节向量范围内随机采样theta_1*4，可以这样写limit_low+range.*rand(1,4)，其中limit_low是关节下限位，range是关节的运动范围，都是1*4维；
【2】利用你推导的正解求出末端的位姿，如果只画点，提取位置向量P(3维)；
【3】利用plot3指令显示点；
【4】循环1~3步即可以（如采样1W个点）大概看出工作空间的形状和分布。
PS：不知道机器人本身运动会否碰撞，绘制出来的工作空间云图可能包含碰撞部分。另外，少自由度的关节型的机械臂，其实用几何法直接求出工作空间的解析表达式更为实用。蒙特卡洛法得到云图后，又能如何用于实际？
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