对于以往的机器人控制系统而言,其获取周围环境信息的途径大多是激光、雷达和定位系统等,而近些年机器视觉的发展让人们发现了信息获取的新途径,进而诞生了机器人视觉伺服控制,通过赋予机器人视觉的功能使其能更全面的感知周围环境,提高机器人控制系统的自动化及智能化程度。另一方面,对于移动机器人而言,其运动控制技术是实现机器人智能化的关键,因此本文的研究工作围绕着将视觉伺服控制引入到移动机器人的运动控制中,主要是体现在运动控制中的反馈镇定和编队跟随两大关键技术。传统的基于图像的视觉伺服控制通常采用固定特征点为控制变量,往往存在局部遮挡和噪声影响较大的问题,而多视图几何包含更全面的信息,能够更好地反映相对位姿关系,本文采用多视图几何中的单应性特征,以轮式移动机器人为研究对象,结合运动学模型,分别提出了新型的移动机器人反馈镇定和编队跟随控制律。主要研究工作分述如下:1.根据处理方法将视觉伺服过程中的图像处理分为两部分,第一部分采用传统的sift等算法提取并匹配特征点,并利用特征点对的像素坐标计算单应性矩阵,第二部分则是基于稀疏光流法对事先选取的特征点进行跟踪,计算实时增量单应性矩阵,并依据单应性的传递特性进而得到当前单应性矩阵,该方法无需多次进行特征点提取与匹配,运算时间短,大大提高了系统的实时性。2.针对运动学模型描述的非完整移动机器人提出了一种基于单应性的反馈镇定控制策略,该策略可以在缺乏深度信息的条件下,利用单应性元素构造误差变量,所设计的切换控制器可在满足非完整约束的同时驱动机器人完成镇定任务,理论分析和仿真结果均验证了所提策略的可行性及有效性。3.针对运动学模型描述的非完整移动机器人提出了一种基于单应性的编队跟随控制策略,该策略以领航-跟随模型为代表,在给定期望图像和距离的前提下,利用单应性元素构造误差变量并估计领航机器人速度,所设计的控制律可在满足非完整约束的同时实现多机器人编队跟随任务,仿真和实验结果均验证了所提策略包括速度估计方法的可行性及有效性。