机器人已经不再局限于工业生产,而是出现在了更多的应用领域。机器人技术已经成为衡量一个国家制造水平和科技水平的重要标志。精度对机器人运动的稳定性、准确性和可靠性具有重大影响,已经成为比较机器人性能好坏、衡量机器人技术的关键指标。由此,研究并提高机器人的末端位姿精度是很有必要的。本文以提高多自由度机器人末端执行器运动精度为目的,以REBot-V-6R机器人为例开展了相关研究。在建立系统误差模型的基础上,提出了基于智能算法的位姿误差补偿新方法。并且进行了matlab软件和Adams虚拟平台联合仿真。主要研究内容和结论归纳如下:1)根据机器人的运动学原理,对多自由度机器人位姿进行分析。使用旋量理论对机器人进行正向运动学建模和逆向运动学解求取,推导出机器人相对应的名义运动学几何参数。进而得到机器人末端位姿的转换公式。2)在运动学模型的基础上,加入对机器人末端位姿精度影响最大的三种误差因素,即关节轴线位置误差、关节轴线方向误差和关节角度误差。通过误差旋量建立系统误差模型,并用Adams虚拟平台进行仿真验证,确定了误差模型的有效性和准确性。3)对误差进行了灵敏度分析,指出了对末端精度影响较大的误差和关节,为机器人的设计和装配提供了理论依据。4)本文使用神经网络算法对机器人末端位姿进行误差补偿。先是设计了合适的BP神经网络,然后使用粒子群算法对它进行了改进,即PSO-BP算法。用这两种算法进行误差补偿仿真实验,仿真后可知BP法补偿后预测误差值在0.09mm～0.2mm之间,PSO-BP法补偿后预测误差值在0.01mm～0.024mm之间,由此可知改进后的BP神经网络误差补偿的效果更好。考虑到PSO-BP算法收敛速度慢等缺点,提出用一种新的群智能搜索算法（麻雀算法）来改进BP神经网络,即SSA-BP。仿真后求得的补偿后误差值在-4.8×10-3～-3.4×10-3mm之间。由此可知,SSA-BP算法进行误差补偿的效果更好。