空间细胞机器人作为一种新型空间操作装置,可以通过面向需求的自重构方式,满足不同尺度和不同种类在轨任务的需要,并可以在发生故障时替换相应的细胞模块,使整个系统恢复正常工作,大大降低了发射和维修成本,增强了系统的适应性和可靠性。为了满足空间细胞机器人面向空间多任务的需求,其单胞模块必须具有一定智能性和自主性,从而实现路径规划、智能避障、自主连接等一系列功能,因此对空间细胞机器人单胞模块的感知能力提出了很高的要求。本文设计了一种基于单目视觉的空间细胞机器人单胞模块,内部集成了控制、感知、执行、通信、能源等单元,通过差速控制进行驱动,利用主被动连接面实现细胞间的锁紧连接;基于单目相机的成像特点建立了相应的数学模型,对特征的点的提取和描述进行研究,根据空间细胞机器人单胞设计特点,设计了一种基于有限状态机的相机自主标定方法,完成了对单目相机的标定并利用标定结果校正了图像的畸变失真。根据空间细胞机器人所需识别目标的特点和种类,建立了具有标签信息的空间细胞机器人目标图像数据库,基于Faster R-CNN网络对带有标签信息的图像数据进行训练,实现对不同目标对象的分类和检测;根据目标在图像中的位置参数和目标实际尺寸,求出空间细胞机器人与目标之间的相对距离与转角;针对动态环境中特征点匹配问题,设计了一种动态类目标区域筛选方法,将实时图像背景中的动态类目标像素信息去除,提高了特征点匹配的准确率;根据相机与匹配特征点对的几何关系计算出相机自身的运动状态,并通过外部状态信息对运动状态进行校正,从而实现了基于视觉的空间细胞机器人状态感知。通过搭建空间细胞机器人物理仿真平台与样机,分别在Gazebo物理仿真环境和样机实验中验证了基于视觉的空间细胞机器人状态感知方法的可行性和准确性,并设计动态环境和光照噪声干扰实验,进而验证了该方法的鲁棒性。