冗余度解析是机器人学和具身智能领域的重要概念，特指机械臂等运动系统在完成特定任务时，其自由度数量超过任务所需最小自由度的现象。这种「过剩」的自由度赋予了系统更灵活的运动能力，但也带来了运动规划上的复杂性——理论上存在无限多种关节角度组合可以实现相同的末端执行器位姿。冗余度解析的核心任务，就是通过数学方法从这些可能性中筛选出最优解，通常需要考虑能耗、避障、关节限位等约束条件。
在实际产品开发中，冗余度解析算法直接影响机械臂的工作效率和稳定性。例如在工业分拣场景中，七自由度机械臂需要通过解析冗余度来实现「绕障运动」的同时保持末端姿态稳定；而在服务机器人领域，算法还需兼顾人体工程学，避免产生不符合人类预期的突兀动作。随着深度学习的发展，基于神经网络的冗余度解析方法正逐步替代传统雅可比矩阵求逆技术，使系统能自适应地处理更复杂的动态环境。