1、运动学建模与仿真：
几何建模方法：这是目前应用较为广泛的一类方法，主要依据机器人各关节的几何关系进行建模，DH 参数模型、运动学逆解等，通过建立机器人的几何模型，可以描述机器人各连杆之间的相对位置和姿态关系，进而分析机器人的运动特性，该方法计算相对简单，易于实现，但在一些复杂情况下可能忽略动力学因素，导致精度较低。
物理建模方法：更多地考虑机器人运动过程中的动力学特性，如牛顿 - 欧拉方程、杰格方程等，这类方法能够更准确地描述机器人的运动过程，对于机器人的动态控制和性能优化具有重要意义，但计算复杂度较高。
2、标定技术研究：随着工业机器人在工业生产中的应用范围扩大以及所完成任务的复杂程度提高，对机器人位姿精度的要求也越来越高，运动学标定技术通过对机器人运动学模型进行偏差标定补偿，以提高其定位精度，基于 PSD（位置敏感传感器）和激光虚拟空间线约束的 6 自由度工业机器人空间位姿及零位偏差自标定方法，就是一种重要的研究方向，通过对 PSD 传感器工作原理的研究，结合工业机器人的结构及参数分析，建立相应的运动学模型，并设计自适应控制算法，以实现机器人位姿的精确控制。
3、正运动学与逆运动学求解：正运动学是根据机器人的关节角度等信息，求解机器人末端执行器在空间中的位置和姿态；逆运动学则是已知机器人末端执行器的目标位置和姿态，求解对应的关节角度，这是工业机器人运动学研究中的两个基本问题，对于机器人的运动控制、路径规划等具有关键作用，研究人员不断探索更高效、准确的求解方法和算法，如使用改进后的 Monte·Carlo 方法模拟机器人的工作空间，或借助专业数学软件推导逆运动学的解析求解公式等。
4、运动学优化与算法研究：为了提高工业机器人的运动性能和工作效率，研究人员致力于运动学优化和算法的创新，针对 6R 工业机器人逆运动学求解存在的多解、精度低及通用性差等问题，提出了适用于各类 6R 工业机器人求逆解的组合优化算法，如改进的鲸鱼优化算法结合 Newton–Raphson 数值法等，这些优化算法和创新方法能够更好地解决机器人运动学中的复杂问题，提高机器人的控制精度和稳定性。
5、与智能优化算法的结合：将智能优化算法与工业机器人运动学相结合，是当前的一个重要研究方向，利用遗传算法、粒子群优化算法等智能优化算法，对机器人的运动学参数进行优化辨识，以提高机器人的运动精度和性能，智能优化算法还可以用于机器人的路径规划、任务分配等方面，进一步提高机器人的智能化水平。
工业机器人运动学模型的研究方向涉及多个方面，包括建模与仿真、标定技术、正逆运动学求解、优化算法以及与智能优化算法的结合等，这些研究方向相互关联、相互促进，共同推动着工业机器人技术的不断发展和进步。
