逆运动学（Inverse Kinematics）是机器人学和计算机动画领域的核心概念，指通过末端执行器（如机械臂的手爪或虚拟角色的手掌）的目标位置和姿态，反推出各关节所需转动角度的数学方法。与正运动学不同，逆运动学需要解决复杂的非线性方程组，往往存在多解或无解的情况。现代解决方案通常结合几何分析、数值迭代和优化算法，在保证实时性的同时处理关节约束、奇异点等工程问题。
在具身智能产品开发中，逆运动学技术使得机械臂能精准抓取流水线上的物品，让虚拟数字人以自然姿态与用户交互。例如服务机器人递咖啡时，系统会实时计算手臂7个关节的角度组合，确保杯体平稳且避开障碍物。随着深度学习发展，基于神经网络的逆运动学求解器逐渐兴起，它们能通过学习历史数据快速预测合理关节配置，特别适用于高自由度仿生机器人的控制。