逆运动学（Inverse kinematics）是决定要达成所需要的姿势所要设置的关节可活动对象的参数的过程。例如，给定一个人体的三维模型，如何设置手腕和手肘的角度以便把手从放松位置变成挥手的姿势？这个问题在机器人学中是很关键的，因为操纵机械手臂通过关节角度来控制。逆运动学在游戏编程和三维建模中也很重要，虽然其重要性因为运动捕获数据的大型数据库越来越多的使用而降低了。

以关节连接的物体由一组通过关节连接的刚性片段组成。变换关节的角度可以产生无穷的形状。正向运动学问题的解，是给定这些角度时物体的姿势。“逆运动学问题”的难度更高的解是给定物体的姿势时——例如，给定终端效果器（end-effector）的位置时——找到关节的角度。一般情况下，逆运动学问题没有解析解。但是，逆运动学可以通过非线性编程技术来解决。特定的特殊运动链—那些带有球形腕的—允许运动去耦合。这使得我们可以把终端效果器的朝向和位置独立的处理，并导致一个高效的闭形式解。

There are many methods of modelling and solving inverse kinematics problems. The most flexible of these methods typically rely on iterative optimization to seek out an approximate solution, due to the difficulty of inverting the forward kinematics equation and the possibility of an empty solution space. The core idea behind several of these methods is to model the forward kinematics equation using a Taylor series expansion, which can be simpler to invert and solve than the original system.