下面的代码是一个示例Python脚本，它使用RoboDK API过滤目标(姿势目标或关节目标)，使用FilterTarget命令:

Pose_filt，关节=机器人。FilterTarget（nominal_pose, estimated_joints)

如果是3，这个例子很有用^{理查德·道金斯}party应用程序(RoboDK除外)使用姿态目标生成机器人程序。

从robolink进口*# API与RoboDK通信

从robodk进口*#基本矩阵运算

defXYZWPR_2_Pose（xyzwpr)：

返回KUKA_2_Pose（xyzwpr）#转换X,Y,Z,A,B,C到一个姿势

defPose_2_XYZWPR（构成)：

返回Pose_2_KUKA（构成）#转换姿势为X,Y,Z, a,B,C

#启动RoboDK API并检索机器人:

RDK＝Robolink（)

机器人＝RDK．项（＇＇，ITEM_TYPE_ROBOT）

如果不机器人．有效的()：

提高异常（“机器人不可用”）

pose_tcp＝XYZWPR_2_Pose（［0，0，200，0，0，0］)#定义TCP

pose_ref＝XYZWPR_2_Pose（［400，0，0，0，0，0］)#定义Ref Frame

更新机器人TCP和参考系

机器人．setTool（pose_tcp）

机器人．setFrame（pose_ref）

#对于SolveFK和SolveIK(正/逆运动学)非常重要

机器人．setAccuracyActive（假）精度可以是ON或OFF

在关节空间中定义一个标称目标:

关节＝［0，0，90，0，90，0］

#计算关节目标的机器人标称位置:

pose_rob＝机器人．SolveFK（关节）#机器人法兰WRT机器人底座

#计算pose_target:关于参考帧的TCP

pose_target＝invH（pose_ref) *pose_rob*pose_tcp

打印（“目标未过滤:”）

打印（Pose_2_XYZWPR（pose_target））

joints_approx＝关节# joints_approx必须在20度以内

pose_target_filt，real_joints＝机器人．FilterTarget（pose_target，关节）

打印（的目标过滤:）

打印（real_joints．tolist（））

打印（Pose_2_XYZWPR（pose_target_filt））