机器人动力学模型是描述机器人运动与受力之间数学关系的理论框架，它揭示了机械系统在力和力矩作用下的运动规律。这个模型通常由牛顿-欧拉方程或拉格朗日方程等经典力学方法建立，能够准确计算出关节力矩、加速度、惯性等关键参数。就像汽车引擎需要了解燃油燃烧与动力输出的关系一样，动力学模型是机器人实现精准控制的基础。
在具身智能产品开发中，动力学模型直接影响机器人的运动规划与控制效果。例如工业机械臂需要精确的动力学模型来实现毫米级定位，而双足机器人则依赖它来维持动态平衡。现代机器人系统常采用模型预测控制（MPC）方法，将动力学模型嵌入控制算法，使机器人能预判动作后果并实时调整。随着深度学习的应用，数据驱动的动力学建模正在突破传统方法的局限性，为复杂环境下的自适应控制提供新思路。