前面介绍了机器人的逆运动学解法又几何法和代数法得到的都是机器人逆运动学的解析解，但是由于解析解可能不存在，所以需要寻求新的方法。这里介绍速度级的雅克比方法（Jacobian）。雅克比方法求机器人的运动学逆解对于不同类型的机械臂求解过程是相同的，而且不要求机械臂的逆解的解析解存在，通用性较强。然而，它的缺点是计算量大、速度慢。一、雅克比矩阵的定义：雅克比矩阵是多维形式的导数。如假设有6个函数，每个函数都有6个独立的变量： 在机器人运动学中雅可比矩阵的数学意义是，表示机器人关节速度到机器人操作速度的广义传动比或映射关系。 对于任意机器人的雅可比矩阵可以写成如下形式：（n即是关节数） 机器人雅可比矩

柔性机械臂是一种新型仿生机械臂，其设计受到自然界中生物结构启发，比如象鼻、章鱼爪、蚯蚓和蛇等。与传统机械臂相比，柔性机械臂可以在材料变形范围内进行任意形状的弯曲运动，通过调整自身形态在狭小复杂的空间内工作，有很强的适应能力。柔性机械臂经常应用于医疗外科手术、空间救援、设备检修等领域。这些场景下对柔性机械臂末端作业精度要求很高，但是大多数研究都集中在了提高末端控制的重复定位精度，忽略了末端轨迹跟踪过程中的控制误差，而且柔性臂动力学模型难以准确的建立。四川大学电气工程学院的研究人员设计了一种刚柔耦合的线驱动柔性机械臂，通过对柔性机械臂运动机理的分析，设计了基于逆动力学模型的柔性机械臂末端定位控制方

柔性机械臂是一种新型仿生机械臂，其设计受到自然界中生物结构启发，比如象鼻、章鱼爪、蚯蚓和蛇等。与传统机械臂相比，柔性机械臂可以在材料变形范围内进行任意形状的弯曲运动，通过调整自身形态在狭小复杂的空间内工作，有很强的适应能力。柔性机械臂经常应用于医疗外科手术、空间救援、设备检修等领域。这些场景下对柔性机械臂末端作业精度要求很高，但是大多数研究都集中在了提高末端控制的重复定位精度，忽略了末端轨迹跟踪过程中的控制误差，而且柔性臂动力学模型难以准确的建立。四川大学电气工程学院的研究人员设计了一种刚柔耦合的线驱动柔性机械臂，通过对柔性机械臂运动机理的分析，设计了基于逆动力学模型的柔性机械臂末端定位控制方