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基于数学模型的工业机器人单点定位精度可靠性是指以工业机器人运动学或动力学理论为基础，经数学推导建立可表征工业机器人单点定位精度和不确定变量之间关系的功能函数，开发高效高精度的可靠性分析方法，以实现对单个定位点处定位精度可靠性的分析量化。

 机器人动态定位精度可靠性是指机器人末端执行器的位移或速度落在围绕理想轨迹或速度变动的预定区域内的概率。

基于虚拟样机模型的工业机器人动态定位精度可靠性分析的功能函数建立过程是，首先将三维建模软件建立的工业机器人虚拟样机模型导人仿真软件中，再将不确定变量与机器人虚拟样机模型关联，Zui终通过软件来模拟机器人的各种运动过程。此种建立功能函数的方法不需要复杂的公式推导，所建立的功能函数通常无显式表达式，模拟计算过程通常要比数学表达式形式的功能函数耗时长。

目前常用的误差补偿方法主要包括误差预测补偿和误差实时补偿两类。

工业机器人定位误差预测补偿方法包括关节空间补偿、基于插补思想的误差补偿及基于神经网络的误差补偿等方式。

现有基于动力学方程反解及力反馈的运动误差实时补偿方法通常需要较大的计算量，难以满足工业机器人响应快速性的要求。采用上位机建立外部设备与机器人之间的通信，将测量误差信息实时补偿到工业机器人的控制系统的方法虽能够取得较高的补偿精度，但操作比较复杂，工业机器人的通信要求一旦不能满足就会导致补偿失败。现有基于外部测量设备的工业机器人运动误差实时补偿技术需要将测试设备引入到工业机器人的工作环境中，这势必对工业机器人的应用造成制约，从而导致大幅度提高工业机器人的应用成本。

总体来看，工业机器人定位误差预测补偿技术所依赖的样本点较多，测试工作量较大，能实现对工业机器人定位误差在一定范围内的补偿，应用成本较低：工业机器人实时误差补偿技术可以较大程度地提高工业机器人的定位精度，但存在计算实时性和操作可行性上的制约。由此可知，在工业机器人误差预测及实时补偿方法方面仍需开展更加深入的研究，开发操作简单、可行性强的误差补偿方法，进而保障工业机器人具有较高的定位精度。