本文档将有助于更好地理解正向运动学和逆向运动学。 对于正向运动学，您只需要角度，它为您提供末端执行器位置，在反向运动学中提供末端执行器位置（坐标轴），GUI 将为您提供实现该位置所需的角度。

第三样条插值matlab代码四足机器人腿的轨迹生成 使用逆运动学、三次样条和 Arduino 实现原型腿的轨迹生成。 该项目允许控制四足机器人原型腿以描述所需的轨迹。 目标是以某种方式移动机器人的腿，使得机器人的脚点遵循由机器人任务空间中的几个点相对于肩部位置定义的轨迹。 使用机器人足部的期望轨迹和腿部几何配置，可以通过逆运动学获得腿部每个关节的角度以达到所需的足部位置。 然后，使用三次样条数据插值，获得腿的每个关节的周期性轨迹。 最后，使用 Arduino Mega 板和 Maestro 伺服控制器，命令每个关节处的伺服电机在每个时间步遵循所需的轨迹，从而使机器人腿遵循所需的轨迹。 本项目中的文件 任务空间中所需的脚位置在 .xlsx 文件中指定。 用于处理数据、反向运动学、轨迹生成和结果图的代码位于 .m 文件中。 （我使用 Matlab 是为了方便和快速原型设计，但代码很容易转移到任何其他编程语言，例如 Python）。 使用 Arduino Mega 板和 Maestro 伺服控制器命令伺服电机的代码在 .ino 文件中。 结果

针对由模块化关节构成的六自由度串联机器人手臂, 采用DH法对手臂的操作空间进行了描述, 得到了正运动学模型; 采用欧拉角表示手臂姿态, 得到了包含六个参数的用于表示手臂位姿的完备广义坐标, 并对欧拉角的几何关系进行了分析。针对SolidWorks虽然实体建模简洁方便但计算并非其强项的缺点, 编写相应接口程序, 将建立的手臂三维实体模型保留几何约束关系简化后导入MATLAB软件。基于MATLAB编写正逆运动学算法验证程序以及连杆驱动程序, 实现了手臂的仿真运动。通过仿真, 不仅更进一步验证了手臂正逆运动学解算的正确性, 而且非常直观地看出手臂末端在空间中运行的路径以及各关节的动作情况。机器人手臂正逆运动学算法正确性的验证及运动仿真为手臂的精确定位及其路径规划提供了必要的保证。

提供了两个简单的模型，显示了运动学反演的基本迭代算法的特征，即雅可比转置、其伪逆和阻尼最小二乘法 (DLS)。 可以交互式地比较串行两连杆和三连杆链条的优点和缺点。 对于后者，还给出了梯度投影方法以利用机械手的冗余来耦合次要任务。

IKFastPy-UR3 IKFast Python软件包 适用于UR3机械手的OpenRave IKFast逆运动学求解器上的Python包装器。 这是轻量级的Python包装程序，覆盖了为UR5机械手生成的 C ++可执行文件（包括e系列XML文件）。 IKFast “以解析方式求解机器人逆运动学方程并生成优化的C ++文件”，以实现更快的运行速度（有关IKFast的更多信息，请参见）。 IKFast可以与UR机械手上的 speedj命令一起使用，以进行实时运动规划，该运动用于创建右侧所示的视觉伺服演示（正在进行的深度学习闭环抓取项目的一部分）。 为什么选择speedj ？ 请参阅此UR。 注意：可以此软件包以支持其他机器人手臂。 档案文件 ur3.robot.xml-描述UR3机械手运动学的定制OpenRave XML文件。 如果更改机械臂或工具中心点（TCP）的位置，请进行修改

三角洲机器人逆运动学 计算delta bot逆运动学的简单程序

IKBT 一个基于python的系统，用于使用行为树进行动作选择来生成机械手逆运动学问题的闭式解。 最新消息 2021年3月 升级到Python3（主要是在打印语句和新的python3-sympy中添加括号）。 新的“主要”分支提供了更多受人尊敬的术语。 2020年2月 BH已修复UR5回归-现在可以再次使用，并且解决方案输出不再显示实际解决方案中不需要的角度和变量。 使用分支RepairUR5Regression获取最新和最高版本。 2019年七月 针对＃15和＃18的工作仍在进行中（这很艰难！）。 但是，已经修复了一些较小的错误，这些错误现在在“测试”分支中。 请尝试该分支并发布问题。 谢谢。 2019年五月 BH正在研究解决方案图的新实现并生成解决方案列表（乍一看似乎更加棘手！）。 我已经将这项工作带到一个专用的repo分支上，以使此页面清晰可见，但是很快就会合并并提交。 这项工作

推导了Delta机械臂的正逆运动学模型，并使用c语言进行了实现。适用于想要快速实现Delta机械臂运动控制或者机械臂初学者使用。

阻尼最小二乘法matlab代码Matlab中的逆运动学 这是我必须在Matlab中实施IK的大学课程。 鉴于这是大学课程，因此可应要求提供代码。 实施视频：

IKPy 演示版 IKPy可以做的实时演示（单击下面的图像查看视频）： 另外，还提供IKPy的演示： 。 特征 使用IKPy，您可以： 计算每个现有机器人的逆运动学。 计算位置，或两者的逆运动学 使用任意表示法定义运动链：DH（Denavit–Hartenberg），URDF，自定义... 从URDF文件自动导入运动链。 使用预先配置的机器人，例如或poppy-torso IKPy是精确的（最多7位）：唯一的限制是您的基础模型的精度，并且速度快：完整的IK计算从7毫秒到50毫秒（取决于您的精度）。 绘制运动链：无需使用真实的机器人（或模拟器）来测试算法！ 定义自己的逆运动学方法。 用于分析和分析URDF文件的实用程序： 此外，IKPy是纯Python库：安装仅需几秒钟，并且不需要编译。 安装 您有三种选择： 从PyPI（推荐）-只需运行： pip install