工业机器人作为先进工业的智能化代表,绝对定位精度成为高精密设备生产制造中的关键指标。本课题以六轴工业机器人为研究本体,基于机器人运动学分析模型,完成了机器人运动学标定及误差补偿技术研究。研究内容如下:首先以六轴工业机器人为研究对象,采用标准D-H建模方法建立运动学分析模型,得到正向运动学方程与逆向求解公式。在此基础上,采用微分法建立机器人末端几何误差模型。其次,选择API Radian Pro激光跟踪仪、STS六维传感器和API RMS软件作为测量系统,为机器人运动学参数辨识以及误差补偿方法研究提供可靠数据。再次,基于机器人末端几何误差模型,以末端实际位置数据和理想位置数据为样本,采用最小二乘法和遗传算法完成参数辨识。在控制器内修正D-H参数,完成运动学参数标定任务。最后,考虑到机器人定位误差是由多因素共同影响的复合误差,利用BP神经网络的非线性拟合能力,完成六轴工业机器人关节变量误差预测,通过补偿关节变量误差的方式达到提高机器人定位精度的目的。同时引入遗传算法（GA算法）和微分算法（DE算法）解决了BP神经网络中权值和阈值初始值难以选择的问题,提高了传统BP神经网络的收敛速度和全局最优搜索能力,使机器人定位误差补偿效果更佳。