Performing the inverse kinematics of a robotic manipulator is always a challenge, especially when it comes to several degrees of freedom. Although manipulators are increasingly used in industry, Digital Twins techniques need to be extended to facilitate the handling of this equipment. Nevertheless, there are already many methods proposed to solve this issue. In this work, the comparison of three methods for solving inverse kinematics is performed, these being local optimization methods, such as

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... the Inverse Jacobian, Levenberg-Marquardt, and a global optimization metaheuristic method, the Particle Swarm Optimization (PSO). The algorithms were programmed in C++, which were applied to Gazebo software to perform a 3D simulation of the robot motions. To create an interface between the real system and the simulation environment, the ROS framework was used. In the tests performed, all results demonstrated high accuracy, with the Inverse Jacobian and the Levenberg-Marquardt standing out. Resumo: A realização da cinemática inversa de um manipulador robótico é sempre um desafio, principalmente quando se trata de vários graus de liberdade. Apesar dos manipuladores serem cada vez mais utilizados na indústria, as técnicas de Digital Twins precisam ser ampliadas para facilitar o manuseio destes equipamentos. No entanto, já existem vários métodos propostos para a solução da cinemática inversa. Neste trabalho é realizada a comparação de três métodos de cinemática inversa, sendo os métodos de otimização local, como o jacobiano inverso, Levenberg-Marquardt e um método meta-heurístico de otimização global, a otimização por enxame de partículas (PSO). Os algoritmos foram programados em C++, utilizando-se o software Gazebo para a simulação 3D do robô. Para realizar uma interface do sistema real com o ambiente de simulação, utilizou-se o framework ROS. Nos ensaios realizados, todos os resultados demonstraram alta exatidão, com destaque maior para o jacobiano inverso e o Levenberg-Marquardt.