现代工业的快速发展让机器人越来越多的应用于各种工业作业之中,同时对机器人的控制性能提出了更高的要求。由于机器人系统为一个具有强耦合性和诸多不确定因素的系统,因此在机器人控制中存在着很多问题,机器人的轨迹跟踪控制过程中的误差问题则是众多问题中的一个重点。本课题研究在机器人运动控制过程中重力补偿在提高机器人轨迹跟踪精度方面的意义和作用。本课题的研究对象为一个具有六个关节的六自由度机械臂,对机器人的运动学和动力学模型进行了研究,给出了机器人正、逆运动学的解析解法,借助多项式插值法生成运行轨迹,验证了模型的合理性。通过蒙特卡洛法建立机器人的工作空间,分析了机器人动力学模型中重力、惯性力和科氏力在工作空间中的变化情况以及重力矩对机器人位姿的影响,证明了对机器人进行重力补偿的必要性。本文设计了一种基于机器人模型的重力前馈补偿PD控制方法,通过在简单的PD控制器基础上添加重力矩补偿模型,能够有效解决因为机器人各关节连杆重力造成的跟踪误差问题。通过相关仿真表明:基于机器人模型的重力前馈补偿PD控制方法在补偿模型精准的前提下,能够有效提高系统轨迹跟踪的精度。针对补偿模型与系统实际模型匹配程度不高时,控制效果变差,系统出现轨迹跟踪误差的问题,第五章分析了补偿模型不完全匹配时重力前馈PD控制器的局限性,然后在原控制策略的基础上加入自适应迭代控制器,解决了补偿模型不完全时出现的轨迹跟踪误差问题。仿真结果表明,所设计的自适应迭代控制器,能够在系统存在非线性、不确定和扰动的问题时有效提高系统的跟踪和响应能力。综上,针对机器人运动控制过程种的重力补偿问题。本文研究了几种具有不同补偿策略的机器人控制算法,并进行了相应的仿真分析,对每一种控制器的特点进行分析,并针对每一种方法的缺点提出相应的改进方法。最后提出一种能够应对机器人系统不确定性的自适应迭代控制方法,具有良好的控制效果。