逆动力学（Inverse Dynamics）是机器人学和生物力学中的重要概念，指通过已知的运动轨迹（如关节角度、速度和加速度）反推出产生该运动所需的力或力矩的计算过程。与正动力学（Forward Dynamics）相反，逆动力学不涉及运动方程的积分求解，而是直接利用牛顿-欧拉方程或拉格朗日方程等力学原理进行代数计算。这种方法在机器人控制中尤为关键，因为它能实时计算出执行特定动作所需的关节扭矩，为精确的运动控制提供理论基础。
在具身智能产品开发中，逆动力学算法被广泛应用于仿人机器人、外骨骼设备和智能假肢等领域。例如，当机器人需要复现人类的抓取动作时，系统会先通过视觉传感器获取末端执行器的轨迹，再通过逆动力学计算各关节的驱动力矩分布。近年来，随着深度学习的发展，研究者开始将神经网络与传统逆动力学模型结合，以处理更复杂的非线性系统，这为柔性机器人和自适应控制开辟了新路径。延伸阅读推荐Roy Featherstone的《Rigid Body Dynamics Algorithms》，该书系统阐述了刚体动力学在机器人控制中的数学基础。