本发明提供了一种多因素耦合车载建筑机器人误差补偿规划控制策略，包括以下步骤：步骤一，考虑地面及载荷影响对车载建筑机器人建立多因素耦合运动学模型；步骤二，建立虚实耦合下的环境约束；步骤三，开展机器人在不确定外部环境下的参数辨识学习，建立多因素耦合模型；步骤四，对机器人误差进行实时补偿。本发明解决了复杂工况下建筑机器人装配作业过程中载荷及环境不确定信息下的误差补偿问题；同时建立了一种考虑地面及载荷影响对车载建筑机器人多因素耦合模型为任意结构及工况下的移动式机械臂真实工作空间分析及末端定位误差补偿奠定理论基础；在成本一定的条件下，提高了误差补偿模型的精度与效率。