机器人运动学模型是描述机器人机械结构在空间中的位置、姿态及其随时间变化的数学表达。它主要研究机器人各关节运动与末端执行器位姿之间的映射关系，而不考虑力或质量等动力学因素。运动学模型分为正运动学（由关节变量推算末端位姿）和逆运动学（由末端位姿反求关节变量）两类，通常采用齐次变换矩阵或旋量理论等数学工具进行建模。完善的运动学模型是机器人路径规划、轨迹控制和避障算法的基础框架。
在具身智能产品开发中，运动学模型的精度直接影响机械臂抓取、移动机器人导航等核心功能的表现。例如服务机器人需要根据逆运动学计算关节角度以实现精确取物，而无人机则依赖正运动学模型进行位姿估计。近年来，随着深度学习与运动学模型的结合，出现了通过神经网络直接学习复杂非线性运动关系的新范式，这为处理柔性体机器人等传统模型难以描述的机构提供了新思路。