随着机器人在医疗、教育、服务、娱乐等众多领域的广泛使用,机器人应用开发平台的重要性逐渐凸显。目前大多数机器人应用开发平台都是基于文本语言编程的,这种开发方式难度大、复用率低、开发周期长、出错率高,不利于推广和使用。与文本语言编程相比,可视化编程具有简单直观、复用率高、开发周期短、不易出错等显著特点,有利于简化机器人应用的开发。21世纪以来,国内外研究者对机器人可视化编程投入了较多关注。本课题研究的是机器人可视化开发平台,核心问题有两个:(1)机器人可视化编程语言;(2)基于机器人可视化编程语言的代码自动生成算法。通过对这两个问题进行分析,将整个平台分为三大组成部分,包括用于机器人控制的可视化语言、机器人可视化程序编辑子系统和机器人可视化程序编译子系统。对多种可视化语言模型进行分析,最终选择数据流模型作为可视化程序语言的基础,它具有直观性、并发性和流程图特点,更适合于描述机器人应用。由于数据流可视化语言的数据驱动特性,实现流程控制有一定困难,因此本课题对传统的数据流可视化语言进行了改进,改进的数据流可视化语言简记为EDVL(Enhanced Data-flow Visual Language)。本课题的研究成果主要体现在三个方面:1.对传统数据流可视化语言进行了顺序、分支和循环控制结构的拓展,并给出了改进后的语言的形式化描述方法。2.基于改进的数据流可视化语言,对可视化语言的C代码的自动生成算法进行了改进,加入了图标控件的拓扑关系及面向对象的性质。3.设计并实现了面向机器人应用的可视化开发平台,以基于ARM控制器的仿人机器人作为硬件实验环境。在开发机器人特定应用的实验中,相比文本语言开发平台而言,可视化开发平台的开发效率显著提升。