摘要：針對傳統(tǒng)逆運動問題數(shù)值求解算法計算時間長,多解情況下計算結果單調的問題,采用回復式神經(jīng)網(wǎng)絡對逆運動問題進行近似優(yōu)化求解。通過針對逆運動問題建立基于回復式神經(jīng)網(wǎng)絡的動態(tài)求解模型,采用神經(jīng)元異步更新計算和初始狀態(tài)擾動,保證多解情況下解運動跡線的多樣性。文中算法在無解情況下有較好適應性和穩(wěn)定性,能迅速收斂到近似最優(yōu)狀態(tài)。算法理論計算時間復雜度為O（n2）,可滿足實時應用的需求。實驗對典型對子運動鏈運動系統(tǒng)進行模擬,結果表明算法具有穩(wěn)定和收斂性。