世界范围内的肢体残疾人口数量庞大,臂-手机器人可望为肢体残疾患者的日常生活带来便利,然而对于上肢肢体残疾患者而言,难以通过传统的人机交互方式控制臂-手机器人。为此,本文提出了一种利用人眼来实现人机交互的理念,基于该理念设计并实现了一种利用人眼凝视点控制的手眼协调假肢臂手系统,本文主要研究工作包括:(1)用户目标物体识别。针对用户感兴趣目标物体的提取问题,本文提出了一种瞳孔检测算法用于提取人眼凝视信息,通过高斯过程回归算法将凝视信息进行映射得到场景图像中二维凝视点,融合目标识别算法与追踪算法提取场景图像中常见物体的锚框,根据二维凝视点与物体锚框的位置关系识别目标物体。(2)目标物体位姿估计与系统坐标系统一。针对目标物体定位问题,本文通过双目三维重建算法与姿态估计算法估计目标物体在前景左相机局部坐标系下的位姿,利用灯塔定位技术对眼动仪与假肢臂手进行实时追踪,建立起系统各模块坐标系的变换关系,将目标物体位姿转换到假肢臂基坐标系中,从而实现目标物体在全局坐标系下的位姿估计。(3)臂-手机器人运动学反解与误差补偿。针对臂-手机器人控制问题,本文对七自由度假肢臂的工作空间进行离散化遍历生成可达空间数据库,提出一种叫做最小化相对角度偏差绝对值(AAD)的优化方法,用于在多组反解结果中选取最优的关节角组合,接着基于灯塔定位框架实现假肢臂执行误差估计,进而提出一种用于假肢臂反馈控制与误差补偿的方法。(4)目标物体抓取实验。基于头戴式眼动仪与假肢臂手实验平台,设计了针对目标物体的定位与抓取实验,通过实验数据的分析,测试并验证了系统的手眼协调抓取功能,实验结果表明,系统定位模块精度高且工作稳定,假肢臂手能有效抓取用户感兴趣目标物体。