工业机器人作为智能制造装备的重要装备之一,具有功能多、速度快、精度高等特点,已经广泛应用于各个领域,典型的应用领域包括:装配、焊接、喷涂和搬运等。为了保证产品质量,提高生产效率,保障生产安全,工业机器人的定位精度水平成为了学者们和工程师们共同关心的问题。目前,工业机器人的重复定位精度较高,而绝对定位精度普遍较低。影响其绝对定位精度的因素包括生产过程中的误差、装配过程中的误差、关键零部件的磨损和作业环境的影响等,这类因素往往都具有不确定性。为了研究工业机器人系统中的不确定性对其绝对定位精度的影响,提高工业机器人的定位精度可靠性,本文围绕工业机器人系统中随机不确定性和认知不确定性共存的问题展开了研究,主要工作如下:（1）针对工业机器人系统中随机不确定性和认知不确定性共存的情况,提出一种概率和证据混合的工业机器人定位精度可靠性分析方法。首先,使用概率理论和证据理论分别描述工业机器人系统中的随机不确定参数和认知不确定参数。然后,将随机变量和证据变量引入机器人的运动学建模过程,构造定位精度的功能函数,建立概率和证据混合的工业机器人定位精度可靠性分析模型。最后,基于概率和证据混合可靠性分析框架,使用概率和区间嵌套算法计算出工业机器人定位精度可靠概率的区间值,并通过工业机器人算例验证了提出方法的有效性。（2）针对功能函数的输入变量中同时存在随机变量和证据变量的情况,提出一种改进的概率和证据混合的可靠性分析方法,可以在保证计算精度的前提下提高可靠性的计算效率。首先,使用均匀化的方法将输入变量中的证据变量转化为随机变量。然后,结合拉丁超立方抽样法和Kriging理论,构建功能函数的Kriging模型。接着,将构建出的Kriging代理模型代入概率和证据混合的可靠性分析框架,计算出可靠度的概率区间。最后,通过两个数值算例和一个工业机器人算例验证了提出方法的有效性。（3）基于LabVIEW和MATLAB软件开发工业机器人定位精度可靠性分析平台,该平台导入了本文提出的工业机器人定位精度可靠性分析算法,并具有二次开发的接口,可以便捷的导入其他分析算法。工业机器人定位精度可靠性分析平台包含4个模块,分别为:用户登录和管理模块、可靠性分析模块、数据采集与存储模块和数据回放模块。