为了提高装配机械手的定位精度，以三关节装配机械手为研究对象，详细分析了机械手的静态误差、各连杆的柔性误差、各关节处的随机误差、控制算法中动力学方程的建模误差以及角速度测量误差对机械手末端定位精度的影响，针对不同类型的误差，分别采用误差补偿、精度优化综合以及改进的控制算法来提高机械手的定位精度。　　将机械手的众多静态误差因素归类为运动变量误差与结构参数误差，以此为基础，建立了机械手的静态误差分析模型，对三关节装配机械手的静态误差进行计算，结果显示:长度参数对机械手末端位姿精度的影响要明显小于角度参数的影响。运用柔度矩阵建立机械手的柔性误差模型，将计算结果与有限元软件仿真结果进行比较，证明所建立的柔性误差模型能比较准确地反映机械手末端的柔性误差。　　在所建立的误差模型的基础之上，针对传统神经网络算法应用于机械手误差补偿时存在收敛速度慢、易陷入局部极小的问题，引入三次样条权函数神经网络。以工件的放置位置坐标为神经网络的输入，各关节转角为神经网络的输出，建立了基于三次样条权函数神经网络的机械手误差补偿模型，并结合机械手的控制系统对其进行仿真实验，结果表明该算法有较好的补偿效果。　　将机械手的关节间隙误差以及关节伺服定位误差视作服从正态分布的随机误差，在利用微分变换对其产生的误差进行建模的基础上，利用蒙特卡洛方法产生与各误差元素对应分布的随机变量，并对机械手末端的随机定位误差进行概率分析。然后根据对机械手不同的工作要求，建立了三个优化目标函数:运动精度最低化单目标评价函数、误差波动最小化单目标评价函数、综合考虑运动精度和误差波动的多目标评价函数，其对应的约束条件主要包括运动精度约束以及随机定位约束，将机械手的精度优化问题转化为多元非线性规划的问题，对机械手的各关节精度进行了更加合理化的分配。为了提高运算速度，采用了MATLAB优化工具箱中的遗传算法对目标函数进行优化，并采用相对下降量、运动精度不均匀量与优化效益值来衡量优化结果对机械手机构精度的改善程度。　　针对机械手控制器设计中存在的动力学方程的建模误差以及角速度信号的测量误差提出了一种基于改进的BP网络的状态观测器，并将其与反演控制算法结合使用。利用改进的BP网络来估计系统中存在的未知非线性部分，同时将状态观测器观测所得的速度信号作为反演控制的状态向量的一部分进行输入，避免了实际当中对速度信号的测量，从而为机械手的控制提供了一种新思路。