针对传统的基于雅可比矩阵最优解的数值方法对于有着冗余自由度的7自由度(7DOF)的机械臂逆运动学求解有着计算量大、只能求得单一解的不足，提出一种逆运动学的解析算法．在传统6维位姿矩阵的基础上，额外提出一个elbow angle新约束，利用位姿目标矩阵和该elbow angle共7维约束推导出7DOF机械臂逆运动学的一种可求得冗余解的解析算法，并利用该算法仿真实现了位姿控制和瞄准控制的应用．仿真结果表明：该7DOF机械臂逆运动学解析算法有着精度高、计算速度快、应用性好的优点．

牛顿插值matlab源代码KDL_IK_rr_bridge 用于KDL逆运动学求解器的MATLAB RR桥 运行KDL_IK_RR.m托管服务。 在另一个MATLAB实例中运行testIK_RR.m来验证连接。 使用vs2015 MEX构建的KDL库和使用TDM-GCC-64构建的KDL库在另一个环境中，您可能需要从源代码重建KDL和mex函数。 KDL： 构建KDL之后： 将orocos-kdld.lib放在RR网桥根文件夹中 将KDL * .cpp文件和头文件放在RR桥根文件夹中。 将实用程序文件夹和Eigen文件夹也放置在RR网桥根文件夹中。 4）运行以下：MEX ik_solver_kdl.cpp stdafx.cpp articulatedbodyinertia.cpp chain.cpp chaindynparam.cpp chainfksolverpos_recursive.cpp chainfksolvervel_recursive.cpp chainidsolver_recursive_newton_euler.cpp chainidsolver_vereshchag

以UR5为例，机器人的正逆运动学求解源码，使用PeterCorke的robotics toolbox做计算结果验证，并附有robotics toolbox的GitHub源码和本地、在线安装包。

该实现利用差分进化来分析三维空间中的通用机器人系统，其链接由Denavit-Hartenberg 参数描述。优化（适应度函数）考虑了从操纵器（最后一个链接的末端）到空间中目标点的欧几里得距离。 该实现足够通用，可以针对系统的任何功能进行优化。出于演示目的，唯一的可变参数是 θ。 下面给出了一个具有四个链接的机器人系统的示例。 https://github.com/gabrieljablonski/inverse-kinematics-differential-evolution/blob/master/resources/robotic_system.png 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

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本报告中详细介绍了六自由度机器人IRB1600的逆运动学解算的详细推导过程

ik_solve 使用说明 代码只在windows平台测试过 文件说明 src->ik->ik_chain.py ，ik链对象 src->ik->fabrik.py用fabrik算法解算ik链 src->visible->visible.py用于实时显示ik解算效果 进入src->visible目录，直接运行python visible.py文件即可 移动effector键盘快捷键，数字键1,2,4,5,7,8在xyz不同轴的正负向移动effector 运行截图

Panda3D的简单循环坐标体面实现 具有简单约束的数值逆运动学求解器 特征： 铰链接头 球形接头 使用Panda3D的Bone系统，并且可以添加到现有的已绑定网格中。 请参阅下面的使用提示。 纯python，除Panda3D外没有依赖项 未实现： 目标轮换（当前仅考虑目标位置） 当前无法控制球形接头的“滚动” 样品： 到达样本： Reacher示例说明了如何建立一个简单的IK链，该链具有到达移动目标点的约束： python3 Samples/ReacherSample.py 两足动物样本： Biped样本显示了非常基本的两腿步行，其中IK放置了腿。 基本字符设置为：根是“躯干”节点。 为此，髋节被牢固地连接。 有两条腿，每条腿都是自己的IKChain。 为了让角色行走，躯干节点被移动了，其他所有东西也随之移动。 在躯干移动时，腿部的目标点在地面上。 IK确保即使躯干移动，它

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