6自由度并联机器人的运动学算法，重点讨论了正解和逆解的概念及其求解方法。正解涉及根据末端执行器的目标位置和姿态计算所需的关节变量，而逆解则是根据关节变量推算末端执行器的位置和姿态。文中还探讨了6个耦合的非线性方程组的求解过程，强调了正解在机器人控制中的快速收敛特性及其重要性。文章最后列举了6自由度并联机器人在工业生产线、医疗、航空航天等多个领域的实际应用。
适合人群：对机器人技术和运动学算法感兴趣的科研人员、工程师和技术爱好者。
使用场景及目标：适用于希望深入了解6自由度并联机器人运动学算法的研究人员，以及从事相关领域开发和应用的技术人员。目标是掌握正解和逆解的求解方法，提高机器人控制精度和效率。
其他说明：文章中包含了代码片段和数学公式，有助于读者更直观地理解理论概念和实际操作。
2025-12-23 10:44:55
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提出了一种研究6-3 Stewart并联机构运动学正解问题的新方法。通过分析动平台位姿变量之间的耦合关系，增加了一些有用的信息，得到了用于解决这一问题的11个相容方程。使用正交补方法进行消元，最终可以将6-3 Stewart并联机构运动学正解问题表达成一个一元八次方程。最后通过一个实例验证了该方法的正确性。
2023-03-22 00:07:25
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Stewart平台广泛应用于运动模拟器、光学、精密定位等领域，然而由于复杂的多元非线性使得位姿正解难以准确得到.针对Stewart平台的位姿正解问题，常规的方法比如迭代法和数值法存在初始值难以选取、计算速度较慢等问题，提出了基于Elman神经网络的位姿正解方法.首先建立Stewart平台支腿长度与平台位姿的运动学模型，然后利用Elman神经网络来实现位姿正解的求解并实验验证.该方法具有良好的动态特性，精度高，能够快速准确的实现Stewart平台位姿正解的求解.实验证明了该方法的有效性.
2023-03-21 00:37:26
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给出了对称6-6 Stewart平台连续运动实时位置正解的3种高效率数值方法。第一种方法对原始的六维非线性方程组进行同解变换后，使用简化的牛顿迭代法求解。第二种方法利用位置反解来求解平台的位置正解，通过引入特殊的矩阵求逆公式提高了计算效率。第三种方法是将非线性方程组由六维降到四维，再采用简化的牛顿迭代法求得数值解。要求正解精度达到10-8情况下，3种算法平均耗时依次为20.46μs、11.67μs和5.99μs，满足了平台运动控制实时解算位姿的要求。
2023-01-09 15:44:29
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分别利用S-DH和M-DH两种坐标系模型建立坐标变换矩阵，又利用变换矩阵求出各个关节的参数变量，即机器人的正解与反解。
2022-11-02 18:50:25
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