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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。

本发明涉及一种机器人雅可比矩阵计算方法、装置及存储介质，该方法包括如下步骤：获取机器人的末端执行器的位姿和所述机器人的各关节角度值；根据所述运动学方程确定所述末端执行器的速度，并根据所述末端执行器的速度确定角速度分块子矩阵，根据所述运动学方程确定所述末端执行器的位置，并根据所述末端执行器的位置确定线速度分块子矩阵；根据所述角速度分块子矩阵和所述线速度分块子矩阵确定机器人雅可比矩阵。本发明的技术方案不需要建立多个局部坐标系，大幅降低了计算机器人雅可比矩阵的复杂度，减少了计算时间，提高了计算效率，简单高效。

本发明公开一种基于直线位移传感器的工业机器人运动学参数的标定方法，属于机器人技术领域。该方法将传感器固定于机器人工作空间内若干位置，根据示教程序指令让机器人运动到不同的指定位置停止，并通过传感器获取机器人末端TCP与传感器基准位置的距离数据，记录关节角度值；然后进行粗标定，利用机器人TCP获得传感器的基准位置的初始值，根据测量数据和标定方程，获得传感器基准位置的较准确值，只考虑关节角度零位偏差得到标定方程，完成粗标定；接着进行精标定，考虑机器人所有DH参数、末端连杆参数、传感器零位偏差，建立标定方程，多次迭代后完成标定。本发明具有结构简单、容易实现、标定精度高及收敛速度快等特点。