本文主要研究了迭代学习控制在机器人中的应用，并分别在零初始误差条件下和非零初始误差条件下设计了迭代学习控制算法，并采用Lyapunov稳定性理论证明了算法的收敛性，最后将迭代学习控制算法应用于机器人中进行了仿真研究。文章的主要研究内容如下：1．机器人运动学和动力学。主要介绍了机器人运动学的问题和机器人动力学模型的建立。2．迭代学习控制。主要介绍了零初始误差条件下和非零初始误差条件下的迭代学习控制算法。3．零初始误差条件下迭代学习控制在机器人中的应用。主要介绍了在零初始误差条件下D型改进型迭代学习控制算法和PD型改进型迭代学习控制算法、收敛性分析及其在机器人中的应用。4．非零初始误差条件下迭代学习控制在机器人中的应用。主要介绍了在非零初始误差条件下D型改进型迭代学习控制算法和PD型改进型迭代学习控制算法、收敛性分析及其在机器人中的应用。最后进行了仿真试验说明本文设计的控制算法对机器人进行控制时的有效性和鲁棒性。