传统机器人视觉伺服高度依赖对系统相机模型和机器人模型参数的精确标定,难以应对复杂多变的实际工作环境。因此,本文围绕图像雅可比矩阵估计建立了机器人的无标定视觉伺服系统,并设计机器人无标定路径规划方法,主要工作如下:（1）分析了机器人无标定视觉伺服的发展,介绍了基于图像的无标定视觉伺服技术及理论基础,确定伺服系统的总体设计思路。（2）针对无标定视觉伺服的核心问题:图像雅可比矩阵在线估计,采用改进的卡尔曼滤波方法。首先,将图像雅可比矩阵当作系统状态,构建卡尔曼滤波观测系统,设计噪声参数寻优的目标函数;其次,采用改进的乌燕鸥算法对卡尔曼滤波观测系统进行优化,通过对目标函数的寻优,得出当前系统模型的最优噪声参数,解决了传统卡尔曼滤波使用高斯噪声经验值精度不高的问题;最后,设计了基于非线性方差最小化规律的视觉控制器,将图像特征变化和机器人关节角度相关联,实现基于眼在手上结构的无标定视觉伺服。（3）为了让无标定视觉伺服中机器人的空间运动轨迹稳定性得到保障,研究了基于改进投影插值算法的无标定视觉伺服的路径规划方法。针对目标特征的可见性问题,在图像空间中为图像轨迹进行射影单应性矩阵线性插值,通过对引导点的图像施加一条直线,保证单特征点始终处于相机视场内;通过沿着相机光学光线向后平移相机,校正图像的深度插值的方法,保证整个目标特征始终处于可见的状态,解决了路径规划中目标特征丢失的问题。（4）搭建了六轴机器人无标定视觉伺服系统平台,对本文所提无标定视觉伺服算法及路径规划算法进行验证,对实验结果进行分析。