現代機器人絕大多數是基于模型控制的（Model-based Control），有模型的地方就會有誤差，因此具體有多少誤差需要補償/校準取決于你用了什么樣的模型。

　　粗略的，可以把機器人用到的模型分為兩個大類即運動學模型和動力學模型，因此誤差也可按此劃分：

　　分項簡單說一下。

　　加工誤差會導致：

　　機器人關節間的連桿長度不準；

　　配合面不精確造成某些設計為0的參數變成非零；

　　機械公差：受限于機床加工精度及加工成本，機械部件在設計時都會留有公差，這些公差可能會在裝配導致：

　　關節理論軸線與實際軸線不符；

　　相鄰連桿/結構之間的相對位置與設計發生偏差；

　　零點誤差：大小主要取決于零點標定算法，零點不準會造成控制器用來運算的理論模型與實際機器人位置不符，計算的結果也就不準確了。

　　減速器回差：主要在關節反向的時候影響絕對定位精度，而對于重復定位精度基本沒有影響，并且小型機器人中普遍采用的Harmonic Drive號稱zero backlash，要求不高的話可以暫不考慮。

　　減速比誤差：指的是減速器的實際減速比與廠商標稱的有微小差異，感興趣的同學可以設計個簡單裝置實測一下，電機可能需要轉到1000000圈這個量級。

　　標定誤差：指的是機器人在使用過程中涉及到的相機標定（手眼標定），工具標定，工件標定等等，受限于簡陋的標定裝置及精簡的標定過程，實際上最大的誤差往往來自于這個方面。

　　以上的運動學誤差辨識有非常多的相關研究，主要工作在工程實現以及平衡成本、精度和易用性之間的關系，不再贅述。

　　動力學方面，質量、質心、慣量張量屬于剛體運動學的范疇，有關其參數辨識的方面研究也很充分。

　　摩擦力是個棘手的問題，主要用到的是靜摩擦，庫倫摩擦和粘滯摩擦，簡單點搞就放一個線性或二階模型，復雜一些可考慮stribeck，再復雜的就沒接觸過了，主要是一個漫長的tune&test過程，并且每臺機器人都不一樣。

　　靜摩擦的話，只有電機端位置傳感器的話無法判斷其方向，需要關節端傳感器，要增加成本。

　　要求更高的場合就不能只考慮剛體動力學了，也要考慮一些關節和連桿的柔性，主要也是采用辨識的方法，區別在于模型的復雜度如何設置。

　　動力學參數的誤差會極大影響Feedforward、Gravity Compensation和Compliance Control的效果，如果做動力學相關工作，則需要考慮辨識及補償以上誤差。