这种方法的优点,是不需要提供关节角度的初始值,并能够获得所有的解决方案,但是该解决方案过程较为复杂,但也伴随着一定程度的困难。为解决六自由度度逆运动学问题,许多专家学者在国内外都做了很多的研究。例如,值毕节明算法。这个算法使用了每次迭代的位置和方向,对数学模型进行了分析和计算,然后获得所有的解决方法。但是当使用这种方法的时候,机器臂的位置和高度会产生耦合,导致整个迭代过程的收敛。 REGNIER分布式基于迭代算法的概念人工智能提出了一个新的,全面的分布式计算可以解决6R,运动学SR1P,所有的逆运动学解的六自由度机器人具有4r2p和3r3p结构。在机械手逆运动学算法的基础上,引入实数和三角函数的有理逼近理论,利用此方法提高了处理速度的精度,并且有些不寻常 [21]。

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