Stewartプラットフォームの運動姿勢推定は高精度制御に不可欠ですが、姿勢変数と駆動リンク長さの強い結合関係、方程式の高度な非線形性、特異姿勢の存在により、正運動学問題は解決が困難であり、従来のアルゴリズムは収束性の低さや精度の不安定さなどの課題に直面しています。Stewartプラットフォームの正運動学の解法の安定性と精度向上のために、粒子フィルタ（Particle Filter、PF）に基づく正運動学解法が提案されました。本手法は姿勢とリンク長パラメータを融合した状態空間モデルを構築し、粒子フィルタを用いてシステム状態の確率的推論を実現し、特異領域付近の推定問題を効果的に処理します。MATLABシミュレーション結果は、提案アルゴリズムが従来手法に比べて平均絶対誤差（Mean Absolute Error、MAE）を85.35％〜99.43％、二乗平均平方根誤差（Root Mean Square Error、RMSE）を86.98％〜99.79％低減することを示しています。本アルゴリズムは複雑な作業条件下でも正確な正運動学解法を維持し、適応性と安定性に優れ、収束性能が良好で、高い工学的応用価値を有します。

並列機構;Stewartプラットフォーム;正運動学;粒子フィルタ;強結合システム;非線形システム