工业机器人目前在制造业领域得到了广泛的应用,其重复性定位精度高,内部传感器分辨力高,能实现复杂的轨迹运动。但其缺点同样明显,开环式的结构使其各个组成关节在制造、装配以及长时间负载导致的蠕变的作用下产生的几何误差对其末端产生的影响较大,难以胜任高位姿精度要求的场合。提高机器人末端位姿精度最经济有效的手段是进行运动学标定。目前关于机器人标定的研究多建立在对其末端位置测量的基础上,关节角度参数辨识误差较大,导致标定后机器人精度提升有限。针对该问题,本文提出了一种基于姿态和距离约束的两步辨识方法,旨在提高当前自标定方法的参数识别精度。在步骤1中,利用安装在机器人安装板上的双轴倾斜传感器建立姿态约束,辨识并补偿关节角度参数误差。在步骤2中,利用安装在机器人末端的相机和标定板建立距离约束,辨识关节长度参数误差、角度参数误差。不同于常规的距离约束标定方法,在参数辨识求解过程中,所有的角度参数误差均被限制在较小的范围内。在对机器开展标定研究的过程中,首先,基于机器人微分运动原理,在忽略高阶微小量的前提下,推导机器人关节参数误差与其产生的末端位姿误差之间的关系,建立位姿误差模型;结合双轴倾角传感器的测量原理,将位姿误差模型拓展为倾角误差模型,推导关节参数误差与其末端倾角之间的关系;针对机器人基坐标系的xoy平面与倾角传感器水平基准面不平行的问题,提出一种基座平面倾角的测量、补偿方法;其次,基于QR分解剔除无法在姿态约束标定过程中得到辨识的关节角度参数,并以辨识方程组的观测性指数为指标,基于遗传算法筛选出测量噪声对辨识结果影响较小的测量位姿,设计模拟标定实验验证该方法的可行性;最后,使用相机、标定板、激光测距传感器构建距离约束,对关节长度参数误差、角度参数误差进行辨识,并设计模拟标定实验进行验证。最后使用倾角传感器、百分表、量块等工具对机器人的运动精度进行检验。标定后,机器人末端执行器的x、y轴倾角平均误差分别由标定前的0.371°和0.418°降低到0.017°和0.010°,平均运动距离误差由标定前的0.35 mm降低到0.09 mm。