机器人被广泛应用于制造、医疗、救援、服务和太空探索等场景，对人类社会的进步和发展有着重要的影响。机器人手腕是连接末端执行器和机械臂的关键部件，为适应高性能机器人发展，机器人手腕应具有高灵活性、高精度、小型化、大力矩和模块化等特点。由于机器人手腕在制造、装配和工作的过程中可能产生误差，导致手腕的运动学参数和模型发生变化，影响手腕以及机器人整体的定位精度。　　本文旨在对等速球型手腕的运动学参数进行识别，针对其结构紧凑且封闭，以及运动学参数难以确定的特点，提出一种基于对偶数的运动学参数识别方法，根据手腕末端轨迹，得到手腕准确运动参数。本文主要研究内容如下：　　首先，对等速球型手腕的误差进行分析。根据手腕的结构和工作原理，采用几何法建立运动学模型，利用蒙特卡洛法，求解手腕的工作空间；对手腕的关节误差进行分析；根据手腕是否满足结构解耦条件，进行分类讨论，对手腕的运动学误差进行分析，明确等速传动和解耦特性对手腕定位精度的意义，以及识别方法的要求。　　之后，提出了基于对偶数的运动学参数识别方法。引入对偶数和Plücker坐标的概念；利用空间圆识别的方法，根据手腕末端轨迹求解关节轴线的Plücker坐标；由两直线Plücker坐标的对偶数运算结果，得到空间中直线的位置关系；在对标准DH参数模型及调整型DH参数模型进行具体定义的基础上，讨论两种模型的基于对偶数的运动学参数和机器人连杆坐标系的识别过程；考虑实际情况中机器人相邻轴线近似平行的问题，对Hayati提出的引入的第五个参数进行识别；为验证识别方法的正确性，在MATLAB环境中，用Puma560机器人模型验证上述方法。　　最后，在Inventor中建立手腕的简化模型，对等速球型手腕可能出现的误差进行模拟，根据误差模型获得末端轨迹，利用上述基于对偶数的方法识别手腕的运动学参数，证明上述方法的正确性和对手腕的适应性。