在工业生产中,机械臂因其灵活、高效、可替代人类重复劳动的特点而得到广泛的应用。随着工业生产过程的日趋复杂化,其对机械臂的工作效率和智能化程度也提出了更高的要求。本文针对机械臂工作效率和自主识别问题开展研究,通过对机械臂的运动学模型建立,设计机械臂的运动轨迹优化方法,建立视觉伺服控制系统。本文的主要研究内容如下:（1）根据连杆坐标系的定义,在机械臂上建立连杆坐标系,分析出该机械臂的DH参数。在此基础上进行机械臂正逆运动学分析,在MATLAB中建立运动学模型,验证正逆运动学分析的正确性,并采用蒙特卡洛法求出了机械臂的可达工作空间。（2）在机械臂的关节空间中,采用五次多项式插值法进行轨迹规划。在五次多项式插值的基础上,考虑机械臂关节的运动约束条件,以各插值点的运动时间之和作为适应函数,提出了一种遗传算法与非线性规划算法相结合的算法,实现最优时间轨迹规划。并采用了先验的快速拓展随机搜索树（Informed RRT star）算法进行了避障路径规划,相比于渐进最优快速拓展随机搜索树（RRT star）算法,该算法在路径的长度和时间上都获得了更好的效果。（3）为了解决传统机械臂缺乏自主识别的能力,在机械臂的控制系统中引入了视觉部分,构成视觉伺服控制系统。视觉部分通过相机的标定、图像的处理,能够实现对一系列物体的识别与定位,增强了机械臂的环境感知能力。（4）设计了机械臂视觉伺服控制系统总体方案。在此基础上完成视觉伺服控制系统的程序设计,进行抓取实验,验证设计的视觉伺服控制系统的可行性。