逆运动学算法编程主要涉及以下几个步骤：
设置机器人状态
将机器人的当前状态作为运动初始状态。
设置目标位姿，这通常包括位置和姿态信息。
调用逆运动学求解器
使用逆运动学求解器（如MoveIt!中的IK Solver）来计算从当前机械臂状态到目标位姿的逆解。
求解过程可能会得到多个解，但并非所有解都适用于实际运动，需要筛选出合适的解。
路径规划
根据求解得到的逆解，规划出机械臂从当前位置到目标位置的路径。
这一步通常涉及到对路径的平滑处理，以确保机械臂能够平稳地到达目标位置。
执行运动
根据规划好的路径，控制机械臂进行运动。
这通常涉及到实时控制，需要根据机械臂的当前状态和目标状态不断调整控制指令。
```python
导入必要的库
import rospy
from moveit_commander import MoveGroupInterface
from moveit_msgs.msg import MoveItErrorCodes
def move_group_ik_demo（）:
初始化ROS节点
rospy.init_node（'moveit_ik_demo'）
创建MoveGroup接口对象
move_group = MoveGroupInterface（"arm", "base"）
设置目标位姿
target_pose = move_group.get_current_pose（）.pose
target_pose.position.z = 0.1787 设置目标位置Z坐标
将目标位姿写入move_group
move_group.set_pose_target（target_pose）
计算机器人移动到目标的运动轨迹
plan = move_group.go（）
检查运动规划是否成功
if not plan.success（）:
rospy.logerr（"运动规划失败"）
else:
rospy.loginfo（"运动规划成功"）
停止运动
move_group.stop（）
move_group.clear_pose_targets（）
if __name__ == '__main__':
try:
move_group_ik_demo（）
except rospy.ROSInterruptException:
pass
```
在这个示例中，我们首先初始化ROS节点，然后创建一个MoveGroup接口对象。接着，我们设置目标位姿，并将其写入move_group。之后，我们调用`go（）`方法来计算机器人移动到目标的运动轨迹，并检查规划是否成功。最后，我们停止运动并清除目标位姿。
请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体需求进行更复杂的路径规划和控制。