内容概要：本文详细介绍了使用MATLAB对Gough-Stewart六自由度并联机器人进行逆运动学仿真和PID动力学控制的过程。首先，作者搭建了Simulink/Simscape仿真模型，模拟了机器人的机械结构和动力学特性。接着，通过输入位置和姿态，求解各杆的长度，实现了逆运动学仿真。最后，采用PID控制器进行动力学跟踪控制，优化了机器人的运动性能。整个过程展示了MATLAB在机器人仿真领域的强大功能，有助于理解和优化Gough-Stewart并联机器人的运动学和动力学特性。 适合人群：具备一定MATLAB基础和机器人技术知识的研究人员、工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解并联机器人运动学和动力学仿真的研究项目，旨在提升机器人控制精度和效率。 其他说明：文中还简要介绍了Gough-Stewart并联机器人的基本概念及其应用场景，强调了逆运动学和PID控制在机器人技术中的重要性。

MATLAB运动学逆解

Stewart Precalculus第六版，非扫描版Pdf

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。

得到500米口径大型射电望远镜（FAST）馈源精调实验平台的位置姿态实现反馈控制，提出利用Stewart机构，通过测量其6条支链的长度，运用Stewart机构的运动学正解求得刚体6维的位姿信息的测量刚体位姿的方法。利用Stewart机构的Jacobin矩阵条件数分析传感器精度到刚体测量精度的影响。通过实验验证了精度分析的结果，即Stewart平台的Jacobin矩阵条件数增大将使测量精度降低，因此将Stewart平台Jacobin矩阵条件数做为衡量机构测量精度的指标是合理的。这种测量方法对同类6维测量方式

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.

针对Stewart平台的奇异性分析，以雅可比矩阵行列式为目标函数，将奇异性分析问题转化为在并联机构可达工作空间内的连续优化问题。通过对基本蚁群算法中的全局搜索、局部搜索以及信息素更新规则等环节进行有效的调整，构成了更加适用于连续优化问题求解的改进蚁群算法。采用该算法进行了Stewart平台的奇异性分析，结果证实了改进蚁群算法具有较好的全局优化能力和较快的收敛速度，从而为解决并联机构奇异性分析这一类问题提供了有价值的参考。

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。

James Stewart微积分，国外优秀教材

基于solidworks中的stewart平台建模