1.一种无需求逆求梯度的机械臂运动优化方法，其特征在于，包括以下步骤：构建需要求解的机械臂运动优化问题；

建立与需要求解的机械臂运动优化问题对应的数学模型，并将数学模型的二次规划问题转化为动态的线形矩阵方程；

基于线形矩阵方程构建神经动力学改进模型；

通过求解神经动力学改进模型完成对机械臂运动优化的参数的获取，进而完成对机械臂运动优化；

需要求解的机械臂运动优化问题为基于机械臂最小化角速度方案的机械臂控制问题，其表达式为：；

其中min表示取最小值；s.t.表示约束条件；表示机械臂关节角运动的速度；上标T表示矩阵的转置；为的一阶导，表示机械臂末端运动的速度，，表示雅可比矩阵，t表示时间，表示机械臂末端在三维的笛卡尔空间的位置；和分别代表机械臂角速度的上限和下限；表示机械臂关节之间的角度；

与需要求解的机械臂运动优化问题对应的数学模型的表达式为：；

其中为单位矩阵；和为拉格朗日乘子；，为哈达玛积，为正数，。

2.根据权利要求1所述的一种无需求逆求梯度的机械臂运动优化方法，其特征在于，线形矩阵方程的表达式为：；

其中=，为数学模型中需要求解的矩阵；=，=。

3.根据权利要求2所述的一种无需求逆求梯度的机械臂运动优化方法，其特征在于，神经动力学改进模型的表达式为：；

其中表示的导数；为收敛系数；为调节系数变化的参数，；表示二范数。

4.根据权利要求3所述的一种无需求逆求梯度的机械臂运动优化方法，其特征在于，求解神经动力学改进模型的具体方法为：设置收敛系数、调节系数变化的参数，带入机械臂最初夹角、机械臂的角速度极限和求解时间，得到机械臂运动优化的参数。

5.根据权利要求4所述的一种无需求逆求梯度的机械臂运动优化方法，其特征在于，收敛系数，调节系数变化的参数。

6.根据权利要求4所述的一种无需求逆求梯度的机械臂运动优化方法，其特征在于，机械臂最初夹角，其中π为180°。

7.根据权利要求4所述的一种无需求逆求梯度的机械臂运动优化方法，其特征在于，机械臂的角速度下限与上限分别为-0.4rad/s和+0.4rad/s。

8.根据权利要求4所述的一种无需求逆求梯度的机械臂运动优化方法，其特征在于，求解时间为10秒。