针对当前机器人模仿学习过程中,运动模仿存在无法收敛到目标点以及泛化能力差的问题,引入一种基于动态系统(dynamical　system,DS)的模仿学习方法.该方法通过高斯混合模型(gaussian　mixture　model,GMM)将示教运动数据建模为一非线性动态系统;将DS全局稳定的充分条件作为约束,以保证DS所生成的所有轨迹收敛到目标点;将动态系统模型的参数学习问题转化为求解一个约束优化问题,从而得到模型参数.以7bot机械臂为实验对象,进行仿真实验和机器人实验,实验结果表明:该方法学习的DS模型从不同起点生成的所有轨迹都收敛到目标点,轨迹平滑,泛化能力好.