针对7自由度冗余机械臂运动学逆解求解时间过长以及通用性差等问题，通过对LeNet模型进行改进，对卷积核、激活函数、损失函数、优化算法、模型结构与初始参数等进行设计与选择，建立了卷积神经网络模型来进行求解。对卷积神经网络模型进行轨迹跟踪实验验证，结果表明：所得到的机械臂关节角度平滑，轨迹跟踪最大误差小于3 mm;所建立的模型是有效的且精度较高；此方法可求解机械臂运动学逆解问题。
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