视觉伺服控制技术是机器视觉中的重要研究内容。该技术的出现,为解决未知环境中机器人的自主动作问题提供了借鉴依据,极大提高了机器人在未知环境中完成任务的智能性、精确性和灵活性。具有视觉伺服功能的机器人因其高效、灵活等优点,在科学研究和工业生产中越来越受到关注。本文主要针对视觉伺服系统中视觉控制器对应用环境的局限性进行了研究,设计了相关的视觉控制算法,包括基于图像矩特征的视觉控制器,基于单应性矩阵的视觉控制器以及基于切换规则的视觉控制器,并进行了仿真验证。主要工作和成果如下：1.区别于图像的局部几何特征,利用全局特征描述子——图像矩作为图像的特征信息,构造出了基于矩特征的视觉控制器。实验结果表明该控制器由于采用了所有的图像数据作为特征信息,在不需要知道摄像机焦距、目标成像深度的情况下获得了较好的控制精度,而且对外部噪声的干扰也具有较强的鲁棒性。2.针对在视觉伺服过程中采用图像雅克比矩阵方法遇到的对目标深度信息的求取以及有可能出现的奇异点等问题,设计了一种基于单应性矩阵的视觉控制器。该控制器克服了二维图像数据中对深度信息的求取这一难题,并进一步扩大了机器人的运动范围,当外部噪声影响较小时收敛效果较好。3.根据混合动态系统理论,在视觉伺服系统中设计了一种切换控制器。该控制器由上述两个子控制器(图像矩特征控制器和单应性矩阵控制器)以及一个上层决策控制器组成,决策控制器根据切换规则在两个子控制器之间进行切换。该切换系统实现了视觉图像的全局特征和局部特征之间的切换,克服了两种子控制器各自对应用环境的局限性,实现了优势互补,更好的完成了伺服任务。4.运用Matlab/Simulink软件并结合机器人工具箱建立视觉伺服仿真平台,通过控制六自由度PUMA560机器人完成对目标物体的抓取任务对上述几种控制器进行了验证。研究结果表明,本文所设计的视觉控制器具有较强的稳态特性和较高的控制精度。