1、D-H参数分步辨识法：这种方法针对工业机器人运动学参数辨识过程中角度误差易淹没在数量级较大的位置误差中的问题，提出快速有效的分步辨识方法，首先构建机器人Denavit-Hartenberg（D-H）运动学模型，其次给出参数辨识两步误差模型，最后进行机器人运动学参数辨识试验。
2、基于抗差岭估计的参数辨识算法：在机器人误差模型建立过程中，由于基坐标系拟合存在一定误差的特点，首先建立了机器人的误差模型，然后分析了误差方程中系数阵存在的病态性问题以及多因素导致的末端观测值存在的粗差现象；最后基于抗差岭估计的最小二乘法对运动学参数进行了解算。
3、两级误差补偿方案：对于影响机器人定位精度的运动学的几何参数误差与非几何参数误差，提出了两级误差补偿方案，即首先补偿运动学几何参数误差，之后在关节空间建立网格来补偿非几何参数误差。
4、基于激光跟踪仪的六自由度测量方法：为了提高工业机器人位姿标定的绝对定位精度，有研究提出了一种基于激光跟踪仪的六自由度测量方法，设计了一款配合测量使用的新型光笔，并采用迭代最小二乘优化求解方法对六自由度量值进行了解算，这种方法在位置精度和姿态精度上均优于传统方法，基本满足工业上精密测量的需要。
5、蒙特卡罗方法与非线性优化结合：通过蒙特卡罗方法与非线性优化相结合的方式，利用粒子群优化算法对工业机器人进行标定，以提高其位姿性能。
6、基于视觉伺服的标定方法：利用手眼相机系统，通过获取工业机器人末端执行器相对于目标物体的图像序列，实现对机器人位姿的精确标定，这种方法可以有效提高工业机器人在复杂环境下的位姿精度和稳定性。
7、基于深度学习的标定方法：随着人工智能技术的发展，一些学者开始将深度学习技术应用于工业机器人参数标定领域，通过训练神经网络模型，使其能够学习到从输入数据到输出位姿之间的映射关系，从而实现对机器人位姿的精确预测和控制。
这些方法各有优缺点，具体选择哪种方法取决于实际应用场景和需求，在选择时，需要综合考虑标定精度、成本、实施难度等因素。
