本申请属于机械臂控制技术领域，公开了一种机械臂结构参数的补偿模型获取方法和补偿方法，通过获取机械臂末端在多个目标点处的目标位姿和实测位姿；根据这些目标位姿和实测位姿，计算得到多个第一位姿误差数据；创建BP神经网络模型；BP神经网络模型以机械臂末端的第一位姿误差数据为输入，以机械臂的结构参数误差为输出数据，并以根据输出数据进行补偿后的理论位姿与对应的实测位姿之间的等效误差为指标；利用第一位姿误差数据对BP神经网络模型进行训练，直到指标满足要求；从而，可得到可靠的结构参数补偿模型，使用该结构参数补偿模型可得到可靠的结构参数误差，能够有效地对机械臂自身结构参数进行误差补偿，提高机械臂末端定位精度。