机器人运动学是机器人学研究的重点内容，关注的焦点问题是末端执行器活动路径与各个关节受力之间的关系。目前，机器人的操作环境更加多样化，需要完成的工作任务也更加复杂，普通的非冗余自由度机器人已经无法满足工作空间的避障要求。为了使工业机器人适应更加多变的工作环境和工作任务，越来越多的冗余自由度机器人得到了应用。　　七自由度机器人是典型的冗余自由度机器人。由于多了一个冗余自由度，在末端位姿指定的情况下，机器人关节空间中存在着无穷组运动学逆解与指定末端位姿相对应，如何在无穷组解中寻找最优的解是七自由度机器人控制的关键问题。现有的方法大都存在算法设计复杂，计算精度和实时性差等缺陷，本文利用人工蜂群算法简单易懂、鲁棒性强、控制参数少等特点进行七自由度机器人运动学逆解的求解，并通过借鉴遗传算法中的交叉运算改进了基本人工蜂群算法的搜索方式，提高了搜索能力和收敛速度，同时利用位姿分离的方法将七自由度机器人运动学逆解分解为位置冗余解和姿态解，利用改进的人工蜂群算法求解位置冗余解，利用公式解析求解姿态解，该方法简化了七自由度运动学求解的复杂性，提高了求解的速度和精度，具有较强的实用价值。　　本论文首先以机器人运动学相关理论为基础，对连杆位姿进行了介绍，采用齐次坐标变换的方式描述了连杆的平移和旋转运动，使用D-H法建立机器人各关节的坐标系，推导出了机器人运动学方程。其次，重点介绍了人工蜂群算法的基本原理、循环流程、运算特点、参数设置以及几种改进的人工蜂群算法。以本实验中心已有的七自由度关节串联型机器人为研究对象，进行了运动学方程建模，利用改进的人工蜂群算法对机器人运动学逆解进行求解，并介绍了求解方法的原理和流程。最后，在Matlab环境下对该方法进行了实验验证，实验结果证实了该方法的可行性。