工业机器人以其操作速度快、效率高、模块化结构设计、控制系统灵活、重复性高等优点,在自动化生产、智能化制造中扮演着越来越重要的角色,尤其在高精度、高强度、高风险等工程中正发挥着不可替代的作用。随着工业机器人应用领域的不断拓展,对机器人的作业精度、工作性能提出了越来越高的要求。影响机器人作业精度的因素较多,不仅来源于机器人零部件加工装配和运动控制算法,还包括了机器人使用过程中产生的碰撞、磨损、弹性或非弹性变形。对机器人进行标定和误差补偿,是提高机器人作业精度的有效手段。本文从高精度作业离线编程的应用需求出发,通过仿真与实验相结合,研究机器人多模式标定技术与多源误差建模方法,探讨轨迹误差和非线性误差的预测补偿方法,从而完善机器人精度提高方法,实现最大程度地优化离线编程作业。（1）研究含几何参数误差的机器人逆运动学求解问题,分别提出了完整解析解优化选取算法和基于改进雅可比迭代的关节微小增量方法,从而为机器人实时控制提供了一种高效的计算方法。基于微分运动原理和偏微分方程理论分析机器人在几何参数误差影响下产生的位置误差与姿态误差,利用单因素实验探讨机器人定位误差对外负载变化和温度变化的敏感度,采用线性扭簧理论构建柔度误差模型,从而建立了机器人刚柔耦合位姿误差模型。通过Matlab仿真实验验证了39参误差模型对机器人几何参数误差和线性变形误差的建模精度达到了99.9%,同时设计4组对比实验分析了机器人几何误差和柔性误差之间的耦合影响,证明非运动学标定技术对运动学参数正确辨识的重要性。（2）探讨了测量系统中存在的干涉问题,将干涉检测解耦成系统结构干涉检测和光路角度限制检测,并利用胶囊体和四点法分别简化机器人和测量工具的物理结构,分别提出了基于最小距离法的碰撞检测算法和基于光反射原理的夹角限制检测算法。分析测量位姿的辨识性能,结合可观性指标O₁和辨识精度指标δη,以轨迹路径奇点为约束除去劣质粒子,提出了基于IAPSO算法的测量位姿智能选取策略,旨在为测量过程智能地提供一组具有最佳位姿数的最优测量配置。基于Matlab仿真技术模拟实验环境,在不同大小的测量扰动下对机器人刚柔耦合误差模型进行辨识,实验结果表明智能选取方案不但能提高机器人测量过程的自动化程度,同时降低人为误差及环境噪声影响,在参数辨识上具有更高的稳定性和准确性。（3）基于参数校准对象和精度提高对象提出多模式标定方法,针对标定结果不稳定的问题,采用基于泛化性能评估值的K折交叉验证方法来获得最佳标定模型,从而方便用户灵活地选择期望的标定模式并实现稳定可靠的参数校准。分析机器人控制器中的输入关节值变化带来的额外误差及雅克比矩阵奇异问题,分别利用ADLS法和GN法获取关节补偿量,并以最小化残余误差为优化目标,提出了笛卡尔空间位姿/位置误差摄动补偿方法。研究连续运动轨迹存在沿运动方向连续变化的轨迹误差,利用带时间戳的位置点将轨迹离散化,分析轨迹修正中的多目标优化问题,提出一种基于Pareto最优原理与加权和算法的轨迹分段补偿方法,实现对子轨迹的长度、相邻切线之间的夹角和预测误差补偿率三个指数的综合优化。（4）通过蒙特卡洛和控制变量等实验分析方法探讨机器人位置误差与空间位置之间的相关性,证明了机器人末端姿态一致是机器人空间插值补偿有效的必要条件,分析姿态变化对定点位置误差的影响规律,提出了基于正弦函数相位角偏移误差模型和矢量夹角加权平均算法的定点补偿方法,然后采用相同圆心角间隔的射线划分网格,提出了基于均匀数据场的空间IDSW插值补偿法。研究标定后或机器人自身存在的非线性误差,分析外负载变化引起的柔度误差及扭矩大范围变化产生的关节非线性变形,建立了基于线性分段法的柔度误差模型。探讨减少DNN模型维度的方法,采用GA优化的DNN网络结构和训练参数,建立通用姿态测量配置表,并利用分段柔度误差模型降低DNN模型的空间与时间复杂度,提出基于GA-DNN的非线性预测补偿方法及机器人全局非线性误差智能预测补偿方法,以满足机器人在额定负载及工作空间范围内都具备稳定可靠的高定位精度需求。（5）基于Matlab开发平台,设计并完成了机器人标定及离线优化系统,为工程实际应用及后续实验研究提供了一个良好的软件基础。建立机器人标定与补偿实验平台,对论文提出的机器人多模式标定技术、位姿误差补偿方法、轨迹修正机制和非线性误差智能预测补偿方法进行系统性实验验证。精度综合提高实验结果表明了对未经出厂标定的Staubli RX160L机器人,先进行运动学参数优化校准,然后实施全局非线性误差离线预测补偿,与原始误差比较,递进式的精度提高方法可以使机器人绝对定位精度提高了96.2%～97.8%左右。最后,根据国际标准ISO 9283对标定补偿后的Staubli RX160L机器人进行测量评定,包含了位姿准确度及重复性、距离准确度及重复性、轨迹准确度及重复性三项对机器人性能具有显著影响的性能指标。