随着机器人领域快速的技术发展,对机器人的生产和使用提出了越来越高的要求,其中保证机器人的运动精度是机器人操作使用中至关重要的,所以研究出更具有通用性和快速性的误差标定和补偿方法是必要的。对于提高一款机器人的末端定位精度,一般的操作步骤为误差分析,误差建模,参数标定,误差补偿等,为了有效提高机器人的定位精度,建立起整套的误差补偿系统尤为重要。本文围绕串联机器人结构参数标定和末端位姿补偿问题,研究分析了串联机器人的误差来源,基于变分法和螺旋理论提出了一种串联机器人误差建模方法,并针对误差参数标定和误差补偿,提出了具体算法,最后也基于神经网络对位姿误差补偿方法做了研究分析。具体研究内容如下:(1)针对5R型串联机器人,使用DH法提取关节连杆参数,并建立了机器人正运动学模型,使用代数解析法对5R型串联机器人进行逆解公式的推导,得到了机器人关节转角的表达式,并整理出了逆运动学的算法操作步骤。使用机器人工具箱,建立了5R型串联机器人的仿真模型,并通过仿真实验验证正、逆运动学模型的正确性。(2)基于变分的概念,构建串联机器人末端位姿误差与机器人误差源之间的映射关系,借助高等机构学的螺旋理论,利用变分空间的性质,建立变分螺旋表示下的末端位姿误差与机器人结构误差之间的关系函数,最终总结出一种串联机器人的位姿误差通用矩阵模型,通过数据仿真,误差不足0.2%,验证了在误差源参数存在微小误差的情况下变分误差模型的准确性。(3)研究分析了机器人误差参数与末端坐标点位置误差之间的关系,建立了基于距离误差的误差参数辨识模型,整理提出了针对机器人运动学标定和定位误差补偿的算法。通过数据仿真,机器人位置精度提高了92%,证明了结构参数标定算法和误差补偿算法的有效性。(4)针对机器人末端位姿预测和补偿,研究分析了BP神经网络的构建方法,并提出了基于神经网络的末端位姿预测和末端位姿补偿的算法。设置训练集数据和测试数据集对神经网络模型进行训练和测试验证,通过神经网络工具箱完成对神经网络模型的建立和仿真测试,所构建的基于神经网络的算法,使末端距离误差分别降低了53.1%和63.5%,证明了该算法对末端位姿预测和补偿是有效的。