桁架机器人是一种具有高度自由度和可扩展性的机器人结构，可以广泛应用于机器人操纵、装配、运输等领域。在进行桁架机器人的控制和规划时，需要先对其运动学进行分析，以确定各个关节的位置、速度和加速度等参数。

　　DH（Denavit-Hartenberg）参数法是一种常用的机器人运动学建模方法，适用于各种类型的机器人结构，包括桁架机器人。该方法基于约定好的坐标系和关节旋转轴，将机器人的运动学方程表示成一系列矩阵乘积的形式，从而得到机器人各个关节的位姿信息。

　　在使用DH参数法进行桁架机器人运动学分析时，需要先规定机器人的参考坐标系，然后根据机器人的连杆长度、关节角度等参数，计算出各个连杆之间的相对位姿和相对旋转角度。最终，可以得到机器人末端执行器的位置和姿态信息，从而实现对机器人运动学的分析。

　　除了传统的DH参数法之外，还可以使用笛卡尔空间法进行桁架机器人的运动学分析。该方法直接对机器人末端执行器的位置和姿态进行建模，不需要考虑机器人各个关节的位姿信息。因此，该方法更加直观和易于理解。

　　在使用笛卡尔空间法进行桁架机器人运动学分析时，需要以机器人末端执行器为基准点，计算出机器人末端执行器相对于坐标系原点的位移和旋转角度。然后，通过逆运动学求解方法，确定各个关节的角度信息，从而实现对机器人运动学的分析。

　　总体来说，桁架机器人的运动学分析方法有很多，其中传统的DH参数法和笛卡尔空间法是比较常用的两种方法。不同的方法适用于不同的场景，具体选择哪种方法需要根据具体的实际情况进行判断。