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针对传统的求逆运动学方法相当复杂。一般的神经网络收敛速度慢、精度不高的缺陷，提出一种由3个并行的BP（Back Propagation）神经网络组成的系统来解决运动学逆问题，输人数据分别通过3个并行的BP神经网络，再对输出分别求正运动学解，然后计算误差，最后选择误差最小的作为系统的输出；仿真表明，该方法可以有效地解决运动学逆问题，使用3个并行的BP神经网络可以使整个系统的误差更小，BP神经网络使用Levenberg--Marquardt训练方法，可以使学习收敛速度更快。