随着产业升级带来的无人化、智能化浪潮,多旋翼无人机在各个领域的应用不断增多,包括线路巡检、无人配送、农业植保等。而进一步的智能化则对无人机的远程空中交互能力提出了要求,因此无人机搭载机械臂（下称飞行机械臂）这个方向的研究得到了各个主要发达国家的高度重视。但是目前对于飞行机械臂的运动控制和抓取的研究还不太成熟,一般的基于图像感知的视觉伺服控制方案无法满足交互任务的柔顺性要求。尤其是飞行机械臂这一高度耦合的非线性平台,在与环境的接触时会产生较大接触力,严重时容易失稳甚至崩溃。而交互时切换为力控则会因为视觉感知的缺失无法满足任务的精度要求。针对上面存在的问题,在飞行机械臂上进行改进的视觉伺服抓取和柔顺性的研究,并开展物理引擎仿真实验验证。本文对于冗余自由度串联飞行机械臂进行整体建模,推导了其微分运动学模型和动力学模型,并完成了手眼系统标定。在此平台基础上,采用了增广的混合视觉伺服框架来实现视觉感知和抓取。综合考虑几何空间的误差和图像平面的误差,保证在空间上接近目标物时机械臂对准物体,锁定目标的同时实现精确抓取。为了提高系统鲁棒性和交互的柔顺性,进一步添加阻抗控制实现对飞行机械臂的间接力控,并提出将阻抗控制和视觉伺服算法统一在一个控制框架内,设计一套视觉伺服阻抗控制算法方案。该方案使飞行机械臂在完成视觉伺服并产生接触时,避免外力冲击造成机械损伤,并产生柔顺交互效果。另外,通过阻尼最小二乘和可操作性等子任务控制算法,对飞行机械臂的奇异问题进行规避和优化,有效提升飞行机械臂的操作性,避免局部不可控和速度过大等问题。为了验证所提出的飞行机械臂视觉伺服阻抗算法的有效性,基于机器人物理引擎仿真软件Gazebo搭建了一整套飞行机械臂仿真系统,并在此对于各个算法和场景应用进行了实验与分析。结果表明,所提出的方案可以有效增强飞行机械臂系统的操作能力和交互的柔顺性,在无人机空中操纵领域,尤其是未来在精细操作和交互应用方面,有很好的潜在参考价值。