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本发明公开了一种基于降维MCPC模型的串联机器人运动学参数标定方法，包括步骤：(1)建立基于降维MCPC模型的运动学模型；(2)建立基于降维MCPC模型的运动学误差模型；(3)基于利用信赖域技巧的LM算法的运动学参数标定。本发明能够对运动学误差模型进行降维，从而达到简化运算的目的，在建立完误差模型的基础下，完成对机械臂运动学参数的标定，从而提高机械臂的运动精度。

本发明涉及机器人标定技术领域。技术方案是：基于等效运动链的并联机器人运动学标定方法，按以下步骤进行：步骤一：根据并联机器人的自由度，运用Grassmann‑Cayley代数构建并联机器人的等效虚拟串联运动支链；步骤二：确定机器人等效虚拟串联运动支链的位姿矩阵，并将其中的运动螺旋从全局坐标系转换到局部坐标系下进行运动学描述；步骤三：对位姿矩阵进行全微分计算以确定机器人的误差矩阵；步骤四：对机器人的末端位姿进行误差测量；步骤五：运用最小二乘法对并联机器人的误差参数进行参数辨识；步骤六：根据辨识出的误差参数，重新确定并联机器人的驱动输入量，并进行误差补偿。该方法操作简单，并联机器人输出位姿精度较高。

本发明公开了一种用于辅助教学的基于D-H参数法的机器人运动学教具，包括底座、第一连杆机构、第二连杆机构；采用移动副、且可锁紧的机构实现杆长可调整；采用转动副、且可锁紧的机构实现关节轴扭角可调整；采用移动副，且可锁紧的机构实现公垂线偏置可调整。本发明可以让学生了解与体会机器人逆运动学求解在机器人控制中的应用。