视觉伺服是机器人控制中的一种重要方法，也是计算机视觉领域的研究热点之一。基于图像的视觉伺服方法通常选用角点、边线、孔洞或重心等明显的几何信息作为视觉特征，伺服过程中需要进行特征匹配。如果工作环境中只含有纹理结构，这些方法将难以应用。事实上，当摄像机产生运动时，所拍摄图像的某些纹理特征也将发生相应的改变：反过来，图像中某些纹理特征的变化也在一定程度上反映了摄像机的运动。本文对图像纹理特征变化与摄像机运动之间的关系进行了研究，提出了基于纹理的视觉伺服思想，该思想的提出可以为机器人在纹理结构环境中进行伺服控制提供一种新手段，为视觉伺服提供一种新的视觉特征，也扩展了纹理研究的领域。　　 本文简要介绍了利用图像雅克比矩阵进行视觉伺服的原理之后，给出了基于纹理的视觉伺服图像特征定义及其求取方法。这部分内容中，给出了基于图像共生矩阵的纹理特征参数及基于自相关函数的纹理粗糙度计算方法；定义了纹理基元密度特征，提出了用纹理基元密度特征表示纹理粗糙度的方法；分析了利用纹理特征进行视觉伺服的可行性；论述了如何根据具体的场景选择适合于视觉伺服的纹理特征。　　 本文针对特定的一类纹理，进行了基于纹理基元密度特征的视觉伺服方法研究。该部分研究中，推导了图像上纹理基元密度特征与摄像机位姿之间的关系；设计了李亚普诺夫函数；在李亚普诺夫稳定性条件下，设计了利用纹理基元密度特征进行视觉伺服的控制律；证明了当特征考察点位置满足一定条件时，图像雅克比矩阵非奇异。仿真实验结果表明了该方法正确有效。　　 论文还进行了另外两种基于纹理的视觉伺服实验研究。　　 第一种为基于纹理特征区域搜索的视觉伺服方法。该方法通过分析目标区域与背景区域的纹理特征差异，论述了目标区域几何特征及纹理特征参数与摄像机运动之间的关系，得到了视觉伺服控制流程。基于纹理特征区域搜索的视觉伺服方法不受纹理基元形状和大小约束，但要求目标区域纹理特征明显区别于背景。　　 第二种为基于纹理区域特征差异的视觉伺服方法。本文分析图像上不同区域之间的纹理粗糙度差异变化与摄像机运动之间的关系，得到视觉伺服控制方法。相对基于图像纹理基元密度的视觉伺服方法，基于区域特征差异的视觉伺服方法受纹理基元数量影响较小，而且不必对纹理基元进行分割、计数，减少了计算量。但这种方法需要较好的图像质量。　　 半物理仿真实验证明了基于纹理特征区域搜索的视觉伺服方法和基于纹理区域特征差异的视觉伺服方法的有效性。