智能化是机器人技术未来的发展方向,视觉和机械臂是其能够像人一样从事各种工作任务不可缺少的组成部分。本课题以当前国内外机器人技术的研究现状为背景,主要围绕机器人进行任务作业时,视觉系统与机械臂系统如何更好的配合工作进行研究,目的在于设计一套可行的方案,实现机器人利用视觉系统完成目标物体的识别和定位,通过空间位姿关系的变换,规划出合理的机械臂运动轨迹,使机器人能够自主完成对目标的抓取、放置等任务。本课题针对机器人的双目视觉系统,主要研究了如何通过人机交互的图像分割方式,将目标从二维图像中识别和提取出来,然后根据所分割出的前景进行特征检测,通过立体匹配算法得到另一视图中相应的像素坐标,最后利用双目测量原理对特征点的三维坐标进行计算,并根据特征点的分布估计出目标物体在视觉坐标系中的位置和姿态,为机器人作业提供视觉引导。针对机械臂在运动时需要保持快速、平稳、以及避免奇异构型出现的问题,课题首先对所使用的机械臂采用D-H方法建立几何连杆模型,求出其运动学方程,然后进行作业轨迹规划。为了解决机械臂在笛卡尔空间轨迹规划计算量大、存在奇异构型的问题,采用了笛卡尔空间与关节空间相结合的方法,引入NURBS算法对其运动轨迹进行规划,有效避免了机械臂位置、速度、加速度等参数的突变带来的冲击。为了将视觉系统下目标的位姿转换到机器人的基坐标系下,需要预先标定出双目相机在机器人基坐标系中的变换矩阵。课题在研究的过程中,为了有效降低视觉系统的机械制造误差、安装误差等因素的影响,提出了一种基于机械臂末端位姿的机器人手眼标定方法,并通过实验验证了该方法的可行性和准确性。本课题在完成了双目视觉测量系统、机械臂轨迹规划、机器人手眼标定问题的研究后,针对研究成果进行了仿真验证和实验验证,证明了课题中的研究内容的有效性和可靠性。