基于视觉云台的机器人目标跟踪问题的研究越来越被人们所重视,其中运动背景下的运动目标检测识别与跟踪问题凭借其在各个领域应用的广泛性与重要性成为众多科研人员研究的一个热点方向。本文为了实现对物体的实时跟踪,独立设计了一个安装在固定底盘上的二自由度云台机构,并且通过安装在机构顶端的单目摄像头进行图像的采集输入到PC端进行处理,最后控制此随动平台对物体进行随动跟踪。在实现跟踪的基础上,根据人眼的前庭动眼反射功能,模拟了抗干扰试验。主要内容如下:一、介绍了选题背景以及目标跟踪检测国内外的研究现状与主要方法,硬件部分的研究现状以及人眼的特殊功能,最后对本文结构进行了总体安排;二、对随动平台进行了软硬件设计,包括机械单元、中央处理器单元、物体识别单元、舵机驱动单元和电源模块等。并对其中的机械结构进行了机构负载能力分析,对及机构中最薄弱的两部分进行了受力危险点的应力分析;基于MFC和Opencv函数库开发了控制系统和视觉系统的应用界面;三、视觉跟踪方面在Mean-shift算法的基础上,通过改进的Camshift算法对图像进行识别检测,通过图像中运动物体实时坐标与中心偏差的反馈信息控制随动平台进行物体跟踪,并设计了模糊控制器来实现更为精确的追踪效果。四、考虑到实际使用中,当随动平台安装在机器人上时,由于路面的颠簸等情况,跟踪过程经常会受到外界干扰,会对跟踪效果有一定影响甚至跟丢。针对这个问题,通过模拟人眼的前庭动眼功能对系统在受到外界干扰的情况下,设计了模糊PD控制器添加补偿,并且通过静止标识的不同干扰力度下的前后实验进行对比,初步证明了算法的有效性。