机械臂作为高度适应性和灵活性的自动化设备,越来越多地被用于工业生产、农业采摘、医疗手术、救援行动等领域。而机械臂的精度又会受到各种因素的影响,如制造和装配缺陷、关节间隙和滞后、关节编码器误差、环境变化等,随着运动机制愈发复杂,愈发限制了机械臂执行详细任务的能力。另一方面,由于机械臂具有高负载系数、灵活的操纵和低功率消耗等优势,使其重量变得越来越轻,但轻质结构增加了关节和肩箍的灵活性,缺陷的存在为提高机械臂运动的准确性带来了新的挑战。针对上述问题,本文以6自由度空间机械臂为研究对象,使用SDH法建立了机械臂运动学模型,为了解决机械臂的两个相邻的平行关节发生小误差时运动学参数突变的难题,引入了微分运动的思想来修正和转换运动学参数误差模型,根据修正和变换后的运动学模型,构建了6自由度空间机械臂的运动学参数误差模型,经过仿真实验和真实实验的验证,证明本文的方法不但能够保证标定精度达到很高的水平,而且在算法的执行时间上也有明显的提高。解决了机械臂的运动误差问题,就为接下来的机械臂运动规划工作铺好了路,因为路径规划问题对机械臂的精度有较高的要求,在对机械臂避障算法的大量学习和研究后,进而提出基于自适应动态步长算法的Improved RRT避障规划方法,该方法通过自适应动态步长机制引导机械臂向目标点靠近,使Improved RRT选取更优的扩展点与扩展方向;借助逃脱机制使机械臂摆脱局部最小值;采用遗传算法生成最小代价的路径。以Matlab平台为依托,对基于自适应动态步长算法的Improved RRT算法的性能进行相关实验验证,经过和RRT-Connect、RRT-Extend两种路径规划算法在二维和三维空间进行对比,证明了本文提出的路径规划方法在执行时间、路径的合理性等方面有了明显的改善。实验最后以真实机械臂为载体,再次验证了该方法的可行性。