内容概要：本文详细介绍了利用Matlab对6轴机器人进行运动学逆解的方法。首先，通过DH参数表定义各关节参数并构建齐次变换矩阵。接着，采用符号计算逐步解算各关节角度，针对不同关节提出具体的解算步骤和注意事项，特别是处理多解、奇异位形等问题。最后，通过正运动学验算确保解算结果的准确性。文中还提供了大量实用技巧，如避免重复计算、处理关节限位等。 适合人群：具备一定数学基础和Matlab编程经验的机器人工程师、研究人员以及相关专业的学生。 使用场景及目标：适用于需要精确控制6轴机器人末端执行器位置和姿态的应用场合，如工业自动化生产线、精密装配等领域。主要目标是掌握6轴机器人逆运动学的基本理论和实际编程实现方法。 其他说明：文章强调了逆解过程中常见的陷阱和解决办法，如多解选择、奇异点处理、关节限位过滤等。此外，还提到了符号计算与数值计算的优缺点对比，建议在实际应用中灵活切换。

MATLAB运动学逆解

基于Matlab的六自由度工业机器人运动学逆解分析及仿真.pdf

ABB irB-120型 串联机器人 运动学正解 运动学逆解 工作空间绘制

matlab运动学逆解代码adv_robotics_homework matlab 中的高级机器人作业解决方案（2014）。 ##解决方案包括 正向运动学、逆向运动学、正向动力学（使用 Newton-Euler 算法）。 命名约定遵循 Siciliano 的书 ()。 依赖项： Peter Corke 的机器人工具箱 要运行解决方案，请按照 中的说明设置 Peter Corke 的机器人工具箱。 运行代码 提供了初始测试示例，报告中提供了完整的详细信息。 为了测试反向运动，可以运行： 测试正向运动演示 与 Robotics Toolbox 中实现的内置正向运动相比，测试正向运动 test_fk 测试反向运动演示 通过找到相应的关节角度以将机器人带到给定的末端执行器位置和方向来测试 ik。 （不带参数的调用将使用默认参数） test_ik 使用 Newton-Euler 算法测试正向动力学 模拟钟摆 simulate_pendulum 模拟重力作用下的 3 连杆臂 fdyn_ne(3) 模拟重力作用下的 N 型连杆臂 fdyn_ne(N)

文中以研究分析基于神经网络的冗余机械臂运动学逆解相关知识为目的，通过构建专门的机械臂运动学方程，提出最佳柔顺性的相关法则，得到最优解，从而实现训练神经网络的目的，最终达到网络状态的稳定。研究结果显示，与传统的神经网络相比，本次设计的基于神经网络的七自由度机械臂精度可以达到93.3%，收敛速度提升15.1%。可以得出采用本次设计的神经网络开展相应的冗余机械臂运动学逆解研究是对传统方法的创新，具备推广使用的价值。

针对3-RPS并联机器人的结构特点,在Solidworks中建立机构的三维模型。采用新型的数值算法求解该机构的运动学逆解。在此基础上分别运用蒙特卡洛法和MATLAB仿真分析法求解机构的工作空间。并分析对比2种方法的优缺点。

在VC6.0平台下基于C++语言编写的Delta机器人逆解，输入x y z坐标机可得到所需输入转角。

Delta并联机器人逆解程序，自己写的，正逆解完全可以对照上。

基于MFC的六轴机器人正逆解程序，六自由度机器人机械手运动学逆问题反解程序。包含全部源码，可以进行修改，通过更改D-H参数即可实现六轴机器人的逆解IK。