随着科技的进步，家庭服务机器人将拥有更加广阔的市场前景。本文对服务机器人在室内环境下识别与抓取物体进行了研究，让机器人收到指令后，在星空定位导航下自主移动到目标物体附近地点，由远距离颜色识别加近距离特征识别的方式对物体进行识别及定位，然后控制机械手进行物体抓取。本课题研究内容可以总结为以下几个方面：1、针对服务机器人物体识别与抓取任务的需求设计应用系统，利用VS2010及OpenCV软件平台构建了集物体识别、机器人运动控制、机械臂控制、信息采集显示等功能的系统控制平台。2、研究了物体识别算法中的SURF（Speeded Up Robust Features,具有鲁棒性的高速特征采集算法）算法。介于远距离时特征提取难度增加，本文提出了结合颜色算法的物体识别方案：远距离用颜色识别算法寻找物体，近距离用SURF特征识别算法确认物体。3、研究了StarGazer星空定位导航系统的工作原理，对设定的家庭环境进行了地图创建，从而解决了服务机器人在寻找物体过程中的定位导航问题。4、研究了机械臂抓取技术，基于单目视觉的小孔成像模型提出了不同视觉角度特征匹配获取末端执行器期望位置的方案，通过建立服务机器人机械臂运动学方程求解各关节转角量。在应用系统的支持下家庭服务机器人能够完成物体识别与抓取的任务。实验表明颜色识别与特征识别的结合提高了物体识别的效率和精度，星空定位导航让机器人能自主移动到目标位置，最后系统控制机械臂各关节舵机转动相应角度实现物体抓取功能。