针对书写任务中运动轨迹较复杂的问题,引入基于轨迹匹配的模仿学习算法对书写轨迹进行表征和泛化,进而实现机器人书写技能的获取.机器人从示教者处获取示教数据,利用高斯混合模型(Gaussian　mixture　model,GMM)进行编码,学习示教行为的本质特征,通过高斯混合回归进行泛化处理,实现行为再现.实验结果表明:该方法具有良好的行为编码能力和抗干扰性,能够实现轨迹可连续的汉字书写,通过对GMM的扩展能够进行多任务学习,进而实现轨迹不可连续汉字的书写,泛化效果较好.