近年来,搭载多自由度机械臂的移动机器人被广泛应用于灾难救援、空间探索、反恐排爆、国防科技等领域中,辅助人类完成相应的作业。但是多自由度机械臂操控比较困难,因此基于机器视觉的机械臂半自主控制研究是移动机器人机械臂的研究热点之一。本文主要针对RoboCup救援机器人项目中机械臂灵活操控要求,完成对目标物进行抓取、旋转、检查和触摸四种操作。以RGB_D摄像机为视觉传感器,研究目标定位和识别、运动规划、末端压力传感器反馈等问题,实现基于机器视觉的机械臂半自主控制系统。首先通过P4P算法确定RGB_D摄像机在世界坐标系中的位姿,然后通过稳定特征值法、向量法和均值法估算出目标物位姿,通过基于纹理特征的颜色直方图匹配算法识别出目标物;根据六自由度机械臂结构,采用D-H建模进行正逆运动学的分析,并在关节空间和笛卡尔空间进行机械臂运动规划;分析机械臂的工作空间,确定机械臂的工作空间范围;通过压力传感器作为机械手爪的末端反馈,判断是否可以抓取或者旋转目标物。基于ROS平台搭建控制系统实验环境,编写模块化的多进程机械臂本地控制和远程决策;通过MoveIt!和Rviz工具实现机械臂控制的人机界面,在操控端可以图形化的控制机械臂运动;最后设计抓取、旋转、检查和触摸四种操作的作业策略,结果表明机械臂半自主控制的稳定性和快速性,可以满足比赛要求。