雅可比伪逆（Jacobian Pseudoinverse）是机器人运动学中用于解决冗余机械臂逆运动学问题的重要数学工具。当机械臂的自由度数超过任务所需维度时，系统存在无限多解，雅可比伪逆通过求解雅可比矩阵的摩尔-彭罗斯广义逆，在满足末端执行器轨迹要求的同时，还能优化关节空间中的次级目标（如避开奇异位形或最小化能耗）。其核心思想是在最小二乘意义下找到最接近当前关节位置的可行解，这种特性使其成为工业机械臂和仿人机器人运动规划的基础算法。
在实际AI产品开发中，雅可比伪逆算法被广泛应用于服务机器人的双臂协作、医疗机器人的避障轨迹规划等场景。例如达芬奇手术机器人通过实时计算伪逆解，能在保持手术工具精确定位的同时自动调整机械臂构型。随着具身智能的发展，该算法进一步与深度学习结合，如谷歌DeepMind提出的可微分伪逆网络，能自适应处理动态环境中的运动约束问题。对AI产品经理而言，理解该算法的局限性与计算效率（如应对雅可比矩阵奇异时的正则化处理）有助于评估运动规划模块的技术选型。