工业机器人作为人类发明最重要的生产工具之一,被广泛地运用在各行各业,为工业生产提供了高效稳定的生产力。机器人设计综合中,尺寸优化设计是非常重要的环节,通过对尺寸的优化设计可以满足机器人的工作需求。而通过对机器人各个结构的拓扑优化,则可以得到满足机器人静动态特性的最佳结构。随着越来越多的机器人公司转向发展离线编程技术,工业机器人的绝对定位精度变得越来越重要。合理的选择结构误差模型并对运动学参数进行辨识,可以有效地提升工业机器人的绝对定位精度。首先,介绍了区间分析技术的发展及区间数学的运算,同时介绍了服务球的概念并给出了灵活度的定义。将区间分析技术与基于服务球概念所定义的灵活度结合,提出了一种机器人尺寸优化方法。为了计算灵活度,推导了机器人手臂腕部位置的反解。选择两段臂长的比例作为设计变量,运用区间分析的性质,给出了根据给定的机器人的工作范围及灵活度要求,运用区间分析方法得到臂长比例的设计区间的优化算法。基于INTLAB工具箱实现了优化算法并给出了一个尺寸优化的例子。其次,对机器人的三个主要结构件进行了基于变密度法的拓扑优化。先对机器人的大臂、基座、小臂进行了静力分析和模态分析,根据静力分析和模态分析的结果,建立了拓扑优化问题。通过使用刚性单元,考虑了串联机器人结构变形逐级放大的效应,使得目标函数、约束条件的选取变得简单。使用Hyperworks软件对三个结构件进行拓扑优化,并比较了优化前后的各项指标,结果显示优化效果良好。最后,分析了影响机器人精度的几个因素,提出了一种基于6参数模型的机器人运动学参数误差建模方法。推导了DH模型到6参数模型的参数转换公式。设计了计算机仿真实验,引入了驱动器的转角误差及测量误差,实验证明了6参数模型比DH模型对运动学参数的辨识效果更好,并分析讨论了6参数模型与DH模型的优缺点。在此基础之上,在SR-165机器人上展开了真机实验,运动学参数辨识后机器人的精度有了显著提高。针对运动学参数辨识后的机器人不满足peiper准则的问题,给出了位姿反解的迭代方法,在此基础上给出了位姿补偿的方法。根据以上方法,在MATLAB上通过GUIDE实现了机器人精度优化程序的图形化用户界面。