机器人作为“工业4.0”系统中的“中间齿轮”环节。其中涉及许多控制技术的发展,基于视觉反馈的末端执行机构自动将工件精准对接到指定工位,是一项具有重要意义的研究课题。特别是在航空航天交会对接、工业装夹和目标物体自动抓取等领域,视觉伺服技术被广泛的应用于其中。既能保证机构的伺服特性,又能出色的完成对接任务需求。本文针对多自由度移动对接平台的模块动态跟踪对接过程中,涉及的机构运动学、图像处理、伺服运动系统原理进行了着重阐述和研究。文章中主要内容包括以下几大方面。鉴于多自由度模块转运移动平台由麦克纳姆轮底盘平台与3-SPS/PU并联水平调整机构串联构成,本文对其中运动学和微分运动学性质进行了研究。采用矢量闭环方法构建了3-SPS/PU水平调整平台与其驱动机构状态量间的并联运动学方程。同时建立了麦克纳姆轮底盘平面调整平台的微分运动学方程。基于此,进一步讨论了末端执行机构六自由度位姿变化量与混联机构各驱动器状态量间的关系。最后利用仿真验证了运动学方程的正确性。在不同初始位姿和运动量上,驱动器状态量的变化符合真实工况下机构的运动状况。研究了改进卡尔曼滤波的图像目标跟踪算法。首先提取目标图像RGB空间的颜色直方图作为跟踪的匹配模板。将Mean Shift算法融合进卡尔曼滤波目标跟踪中,对后验估计状态量进行优化,提高了目标跟踪算法的鲁棒性。其中针对目标跟踪特征较少的问题,将图像梯度直方图融合进图像匹配中。同时,根据特征点间的像素距离变化规律性改变目标跟踪区域的大小和更新。最后在OTB-100数据集上验证,通过IKMFT和KF的跟踪结果曲线图可知,IKMFT算法跟踪精度和鲁棒性更高。探讨了长基距双目空间位姿估计算法。首先对图像进行了滤波,图像增强等预处理,保证特征点的提取。然后,采用改进质心法的亚像素角点提取算法来优化已经获得的正常角点。实验证明改进的算法在速度、浮点数运算性能上优于传统的亚像素角点提取算法。接下来,利用SVD分解提取单目相机的六自由度空间位姿,经过Rodrigues变换,求解得到最终的长基距双目相机所在平面的位姿。最后,为了能够有效的利用以上得到的图像位姿反馈信息,根据实际多自由度模块转运移动平台对接情况,将实际对接位姿向Z轴正方向进行了前移。同时,着重探讨多自由度模块转运移动对接平台的PBVS（position based visual servoing）视觉伺服系统的原理和搭建。为了验证以上改进的算法有效性。搭建了长基距双目视觉位姿估计平台,对改进卡尔曼滤波目标跟踪算法（IKMFT）,位姿估计算法和改进质心法的亚像素角点提取算法进行了验证。同时还仿真了PBVS视觉伺服系统特性,得到末端执行机构在空间中的位姿变化曲线。最后仿真结果表明,前面章节中提出的改进和优化算法在时效性和准确性上都有很好的表现,能够切实的应用于工程当中。