给机器人配备智能双眼,使其像人类和动物眼睛一样灵活、协调地改变视线、快速准确地识别和跟踪目标,是人们梦寐以求的愿望。为此,人们进行了大量的研究和多种尝试,在机器人视觉控制研究领域取得了一系列重要成果,开始从实验室走向实际应用阶段。但目前机器人眼的研究多是基于工学的视角和研究方法,在双目协调运动、头眼协调控制、视线偏离补偿、不确定目标的跟踪等方面面临诸多困难和问题,需要采用新思路、新方法进行研究和探讨。生物视觉系统经过千百万年的进化已极其精确和完善,它是机器人视觉研究的重要灵感源泉。本文以“学习自然界的现象作为技术创新的模式”为理念,从复杂的生物视觉系统中发现机理、获得灵感,采用仿生学、控制理论和计算机视觉等多学科交叉融合的方法,建立仿生机器眼运动控制模型,探索仿生视觉控制方法,模拟生物视觉的优异性能,为解决机器视觉控制面临的技术难题和开发智能机器人视觉系统提供新的思路和方法。论文从分析生物视觉原型、建立仿生机器眼控制模型、对模型进行计算机仿真与分析、与生理学实验数据比较论证及构建仿生机器眼实验环境等几个方面展开研究。分析了人类眼球的解剖结构和生理特征、视觉通路、眼球和头部运动神经回路及视觉中枢控制机理等；总结了各种眼球运动的特点和形式；在灵长类动物视觉神经生理学实验数据和前人研究成果的基础上,详细分析了注视转移过程中头眼协调运动的关系和生理学机理；在对生物视觉原型的分析和研究中,提取、归纳和总结与眼球运动控制和头眼协调运动相关的部分,给出了头眼运动控制和注视转移控制的神经生理模型；分析了视网膜中央凹区和周边区域视敏度非均匀分布的特点及其利用价值等。在生物视觉生理模型的基础上,分析系统中各单元间的因果关联和动态演化,提取和抽象出各部分的数学表达,建立了快速眼球运动控制模型、慢速眼球运动控制模型和注视转移控制模型。提出一种仿生头眼协调运动控制策略,将注视转移过程分为初始的快相和随后的慢相两个阶段。快相组合了高速扫视眼球运动和缓慢的头部运动,两者协调配合迅速切换注视点至新的目标；慢相通过前庭动眼反射,依靠头和眼的等量反向旋转运动维持目标稳定的同时,调整头部位置,使其朝向目标。在模型中引入了灵长类动物视觉跟踪过程中快速眼球扫视与慢速平滑追踪运动相结合的控制机制,避免大的位置误差和大的滞后延迟。对建立的仿生头眼运动控制模型进行了计算机仿真,并与生理学实验结果进行了对比和分析。结果表明,模型仿真结果与生理学实验结果基本一致,较好地模拟了生物眼球的扫视运动(Saccade)、平滑追踪运动(Smooth pursuit)、异向运动(Vergence movement)、前庭动眼反射运动(VOR)、注视转移(Gaze shift)过程中的头眼协调运动及跟踪过程中快慢两种眼球运动模式的切换等。仿真结果证明所建立的仿生机器眼运动控制模型正确、可行,为仿生机器眼的开发和工程应用奠定了基础。基于视觉生理学的概念,把仿生机器视觉系统分为视觉感知层和视觉控制层两个基本层次。视觉感知层通过感光细胞、前庭感受器和本体感受器获取环境中感兴趣目标的信息、感受头颈及身体在空间运动和位置的变更,向中枢神经提供信息,经过视网膜、外侧膝状体等视觉通路和前庭神经通路,送大脑皮层加工处理,确定运动策略,发出运动控制命令给下层视觉控制机构,控制眼球运动系统和头部运动系统协调工作,共同完成各种头眼运动等视觉控制任务。上层的视觉感知层模拟人类视网膜非均匀分辨率兼顾全局性与选择性的机制,用全方位摄像机系统模拟人眼视网膜周边功能,完成大视野范围的目标检测与定位,用双目头眼装置的高分辨率摄像机模拟中央凹视觉,两者有机结合构建一种便于工程实现的仿生机器视觉系统。介绍了系统总体结构与控制策略、软硬件系统组成、图像处理与控制算法等,并利用构建的系统进行了静止目标注视点转移控制实验和人体运动检测与跟踪实验。模拟生物视觉的优异性能是提高机器视觉控制水平的有效途径,本文所做的尝试性研究对我国仿生机器人视觉系统的研究和仿生机器眼的开发具有一定的参考价值。