两步误差补偿法是一种用于提升工业机器人在完成特定任务时的定位精度的技术。工业机器人在各种自动化应用中扮演着重要角色，其定位精度直接关系到生产的质量和效率。因此，如何提高工业机器人的绝对定位精度，一直是工业机器人领域内研究的热点问题。
在现有的工业机器人中，由于制造误差、装配误差、负载变化等因素，机器人的实际运动状态往往与其理论模型有所偏差，这会导致机器人末端执行器的定位误差。传统上，研究人员和工程师们通常通过校准机器人来减少这些误差，但往往难以直接补偿所有的运动学参数误差。
针对上述问题，本文提出了一种两步误差补偿方法。通过基于修正的D-H方法（Denavit-Hartenberg方法）和微分运动学建立机器人定位误差模型，研究者得到了机器人末端绝对定位误差与运动学参数误差之间的数学表达式。这一建模过程是通过分析机器人末端执行器的位置和姿态误差与各关节运动学参数误差之间的关系来完成的。
通过最小二乘法迭代求解出运动学参数误差。最小二乘法是一种数学优化技术，它通过最小化误差的平方和来寻找数据的最佳函数匹配。在这个过程中，研究者会将那些对逆向运动学解影响不大的运动学参数误差直接补偿到机器人的配置参数中，而剩余的其他运动学参数误差则转换为关节转角补偿值进行间接补偿。这样的补偿策略既提高了补偿的精确度，也简化了实施步骤。
在两步误差补偿法的最后一步中，搭建实验平台进行实验验证。通过在川崎RS010NA六自由度工业机器人上执行两步误差补偿实验，研究者们成功地验证了该方法的有效性。实验结果显示，经过两步误差补偿后，机器人末端的平均绝对定位误差从原来的5.4194mm降低到了1.1605mm，即平均绝对定位精度提高了约80%。这表明两步误差补偿法在提高工业机器人绝对定位精度方面具有显著效果。
此外，文章中提到的关键词包括工业机器人、定位误差模型、运动学参数误差和绝对定位精度等，这些关键词高度概括了文章的核心内容。在中图分类号、文献标志码以及文章编号的提及也表明了该文献的正式性和可查询性。
总结来说，两步误差补偿法通过修正的D-H方法和微分运动学模型建立误差模型，运用最小二乘法迭代计算误差，直接和间接结合进行参数误差补偿，最终在实验中显著提升了工业机器人的绝对定位精度。该研究为工业机器人的精确定位提供了新的理论依据和实践方法，对于提高工业机器人在精密制造、装配等领域的应用性能具有重要意义。
