Stewart平台的运动学解算是指对驱动杆杆长与动平台位姿的对应关系的求解。其运动学逆解只需根据空间坐标变换求得,而运动学正解需要对12个非线性方程进行解算。普通的数值解算方法迭代步数多,求解精度低。为解决Stewart平台运动学正解的解算问题,将pareto最优化理论引入遗传算法,提出一种基于多目标遗传算法(NSGA-Ⅱ)和最小二乘理论结合的算法。利用算法生成上平台姿态,利用反解解算出姿态对应的杆长,与已知杆长进行最小二乘拟合分析,当拟合度极高时认为此时的位姿即为运动学正解结果。此算法将上平台姿态的6个参数求解转化成多目标最优化问题,其只需迭代102次左右便能输出最优解,单次结果输出用时在1 min以内,且求解的均方根值误差不超过0. 1。是一种求解速度快、精度高的可行的运动学正解解算方法。