随着工业自动化的进程，工业机器人应用越来越广泛。同时产业的升级，制造业水平的提高，对工业机器人提出了更高的性能要求。工业机器人普遍存在着重复定位精度很高，绝对定位精度低的缺陷。对于机器人标定技术的研究在上世纪80年代就开始了，目前主流的标定手段都是对机器人的本体几何参数进行标定。运用机器人运动学标定手段避免不了运动学模型建模误差而引入的新误差，这是限制机器人标定效果的主要原因。将机器人的工作空间作为研究对象，同时考虑到机器人本体结构的几何参数误差和运动过程中的非几何误差，提高了标定的质量，通过误差补偿手段提高了机器人的绝对定位精度。　　基于机器人D-H建模的方法，建立了机器人运动学模型，在分析了机器人误差来源和运动精度的定义后，根据矩阵微分原理建立了机器人误差模型。为了测量评价机器人的绝对定位误差，使用激光跟踪仪对机器人的末端进行位置测量。因此，将机器人坐标系下目标点的坐标和激光跟踪仪测量坐标系下的点坐标转换到同一个坐标系下描述是必要的。在求解机器人规划轨迹的目标点坐标与激光跟踪仪测量得到坐标值的变换关系时，由于工业机器人的重复定位精度比较高，但绝对定位精度较差，易造成求解精度不高的问题。提出结合最小二乘法的RANSAC快速转换算法，解决该问题。根据机器人的微分移动模型，研究机器人的绝对定位误差的产生规律，对机器人的误差分布进行实验验证，建立机器人空间误差相似模型并通过相似度定义最优相似空间。利用数学统计量考察评价最优误差相似空间。根据最优相似空间评价模型，研究影响最优相似空间的因素。建立了立方体插值空间。根据插值空间的特点和误差相似空间的特性，采用反距离加权平均插值算法，利用激光跟踪仪标定机器人末端执行器在插值空间上采样点的误差，对插值空间中任一点的误差进行误差估算。提出了“一分八”的工作空间分割方法，以最优评价模型为标准，通过递归的方式对机器人的工作空间进行分割并求取最优插值模型。使用一定的编码方式配对工作子空间和目标点，使用相应的插值模型进行误差估计，进行了误差补偿实验。　　实验结果表明，结合RANSCA算法的坐标系变换求解方法比一般的求解方法精度要提高3倍，变换关系更稳健。工业机器人的绝对定位误差在机器人工作空间中连续光滑分布，而且服从正态分布。空间所在的位置和大小影响着误差空间的相似程度。在立方体插值空间中，通过反距离加权平均插值方法可以有效估计机器人在插值空间中任一点误差。提出的“一分八”空间分割算法，能很好地把插值算法推广到机器人的整个工作空间。最终实验数据表明，通过补偿，机器人绝对定位精度能提高到接近0.01。　　本文研究的方法能在机器人离线工作的情况下，对目标点进行误差估计和补偿，提高机器人运动精度。该方法适用性强在整个工作空间中都表现优越。通过避免运动学模型的误差，使得标定精度能进一步的提高。为机器人标定研究工作提供了新的思路。