由于目前机器人感知外界环境的能力还很有限，因而需要为机器人添加各种传感器来增强机器人的自主能力，提高机器人的智能水平。视觉传感器无疑是首选，为机器人添加视觉使机器人构成视觉闭环系统称之为机器人视觉伺服控制。视觉伺服是当前国内外机器人研究领域的一个热点问题，它涉及机器人学、计算机视觉、控制理论与控制工程、机械、电子等众多学科领域，目前无论是在理论上还是在应用上，都有很多的难题。在本文中作者对视觉伺服理论和方法进行了研究，具体在以下几个方面进行了创新性研究。 对机器人视觉伺服任务进行了分析和总结。定位任务是基础，一个视觉伺服系统必须能完成定位任务，才有可能完成其它视觉伺服任务。其它视觉伺服任务通常可分解成定位任务和其它简单的运动任务。如运动目标跟踪，可理解为一系列定位任务的连续。 讨论基于图像雅可比逆的视觉伺服控制算法，分析了这种算法的稳定性、鲁棒性。基于图像雅可比逆的机器人视觉伺服算法，每次采样后都要对雅可比矩阵进行求逆，运算复杂，容易产生奇异现象。鉴于此，提出基于复合雅可比矩阵转置的视觉伺服算法，为验证算法在实际使用时的效果，考虑了机器人动态特性，把机器人的非线性动力学模型加入控制环，不再把机器人看作是理想的定位系统。在二自由度垂直平面机械手进行了仿真实验，结果证明该算法克服了基于图像雅可比逆视觉伺服控制算法的弱点。 把视觉伺服系统的动态过程分为机器人系统的动态过程和视觉系统的动态过程。尤其是把机器人看作是理想的定位设备的那些视觉伺服算法，在实际使用中要注意伺服系统滞后的影响。为进一步提高系统的动态性打下了良好的基础。 为尽量减小视觉系统采样频率低对视觉伺服动态性能的影响，提出了视觉开环的机器人视觉伺服系统，分析了系统的鲁棒性，并在二自由度机械手上进行了定位和跟踪任务的仿真和实验研究，结果说明该算法响应时间很短；为进一步提高系统的鲁棒性和消除稳态误差，提出了开闭环结合控制的复合视觉伺服系统，既具有开环系统的快速性，又具有闭环系统的鲁棒性。对开闭环结合的视觉伺服系统进行了仿真研究，取得了较好的效果。在实际二自由度机器人手眼系统上也进行了算法验证。对控制论中基于模型的方法和基于反馈的方法进行了概括总结。 基于图像的视觉伺服方法，图像的变化直接解释为摄像机的运动，而不是直接对机械手末端实现笛卡尔速度控制，导致机械手的运动轨迹迂回，产生摄像机回退现象。针对这一问题，提出了将旋转和平移分离并先实现旋转的视觉伺服方案。该方案计算量小，系统响应时间短，克服了图像旋转和平移间的相互干扰，消除了传统基于图像视觉伺服产生的摄像机回退现象，实现了时间和路径的最优控制。并用传统IBVS的控制律和摄像机成像模型解释了回退现象的产生原因。运动仿真说明了上述提出方案的有效性。对保持特征点在伺服过程中不离开视场进行了初步研究。 设计并实现了二自由度机器人视觉伺服系统，包括有电流环的驱动放大单元，为进一步研究机器人视觉伺服提供了实验平台。