工业机器人作为实现工业自动化和智能化的重要设备,已经被广泛应用于各个领域,轨迹精度是工业机器人重要的动态性能,目前工业机器人的轨迹精度远低于定位精度。本文提出一种基于机器人运动学标定和关节空间插值误差补偿的方法来提高机器人轨迹精度,并通过仿真和实验进行了验证。本文以某通用型六自由度工业机器人作为研究对象,基于MD-H方法建立机器人运动学模型,在此基础上运用机器人微分运动学理论建立末端位置误差模型和轨迹误差模型。为克服最小二乘法等传统优化算法在数据噪声较大且不符合高斯分布时收敛速度慢甚至发散的问题,提出一种基于扩展卡尔曼滤波算法的机器人运动学参数辨识方法,实现运动学参数辨识的快速收敛,同时提高了辨识结果准确性。通过仿真可以发现扩展卡尔曼滤波算法比传统最小二乘法能更加准确地辨识出机器人运动学参数误差。本文先通过标定方法,使用扩展卡尔曼滤波算法辨识机器人运动学参数,提高机器人的位置精度,位置精度提高后发现,机器人轨迹精度也得到了提高,这是因为运动学参数不准确也是造成机器人轨迹精度不高的一个重要原因。通过实验验证了方法的有效性,补偿后机器人的轨迹精度由2.532mm提高到1.873mm。由于机器人轨迹精度受运动学参数、动力学参数、传动误差和控制算法等因素的影响,且机器人控制器开放程度有限,无法对所有运动学参数进行补偿,所以仅仅通过运动学参数辨识补偿对机器人的轨迹精度提高有限。因此,基于机器人工作空间误差相似性原理,采用现有的工作空间反距离加权插值方法补偿机器人的末端位置误差,并通过仿真和实验验证了方法的有效性,补偿后机器人末端位置精度大幅提高,由此验证工作空间插值补偿方法的有效性。但是,由于机器人逆解有多解性,所以机器人工作空间补偿方法有较大局限性,当机器人位姿变换较大时该方法就会失效。为了解决该问题,通过分析发现机器人误差在关节空间具有更好的连续性,为此提出一种关节空间插值误差补偿方法,建立网格形式的误差补偿数据库,利用关节空间距离权重函数和已知的网格顶点误差预测各控制点的关节转角误差,并补偿到机器人运动规划的各关节转角之中。通过实验对所提出关节空间误差补偿方法进行了验证,实验结果表明:轨迹精度由1.873 mm提高到1.464 mm。