本文以非结构环境下机器人的抓取作业为研究背景，开展了机器人在非结构环境下抓取操作的相关技术研究。为了在复杂背景下推测目标物的抓取位置和姿态，进行了基于“人机系统”理论和虚拟现实技术的目标物定位定姿研究；为了在视觉伺服过程中实时的测定机械手末端的位置和姿态，进行了基于直线特征和曲线特征的旋转体定位研究；为了保证P3P技术能够应用于手臂定姿，进行了利用迭代解技术求解P3P问题的成立条件的研究。构造了一个原理性的实验系统，并利用基于位置的视觉伺服技术验证了以上研究结果的有效性。本文的研究内容具体可以归纳为如下几个方面：　　 在目标物定位定姿的研究中，给出了如何利用人机交互技术辅助测量目标物的抓取位置和抓取姿态的方法，设计了激光结合CCD摄像机测量抓取点位置，虚拟现实和人机交互测量抓取点姿态的方法。这两个方法合理地利用了操作者的经验，通过简单直观的人机接口把人类智能与机器智能进行了有效的融合。文中给出了激光——CCD测量装置的系统构成和定位原理，分析了这种定位装置的特点。提出了利用P3P实现对该定位装置标定的一种简易方法。该方法的特点是不需要标定摄像机的外参数及使用精密的标定设备，且具有较高的标定精度。并利用我们设计的误差检测实验方法分析了系统的定位精度。在测量抓取点姿态的过程中，我们使用了真实图像背景与虚拟的机械手相结合，从而可以在目标背景上通过人机接口直观地调整虚拟机械手的抓取姿态，直到获得满意的位置。　　 迭代方法求解P3P问题的成立条件一直困扰着基于P3P的模型定位方法在实际中的应用。本文对于迭代方法求解P3P问题的成立条件做了比较完整的分析，在对于P3P问题的参数方程和目标方程进行介绍后分别给出了针对任意三角形和等腰三角形用迭代方法求解P3P问题的成立条件。其中对于等腰三角形的成立条件表明只要预先确定P3P问题的参数方程，无论摄像机处于P3P附近的哪个方向上，迭代解都是成立的。由于第四章通过模型的约束关系可以间接地获得P3P的参数方程，这样利用第四章中提供的两个模型就可以在任意方向上实现对手臂的定位。　　 由于手臂末端合作目标的特殊性(可旋转，可全方位测量)，使用传统的基于点特征、直线特征及曲线特征的定位方法在用于旋转体定位过程中都存在相应的问题。为此根据不同的手臂结构和使用环境设计了两种不同的模型。两种模型分别由四个直线特征和四个曲线特征组合而成，并利用特征之间的交点和切点将其转换为P3P的定位问题。同时研究了利用特征之间的几何约束关系避免可能产生的多解问题的方法。最后分别对这两种定位方法进行了仿真实验和系统实验，结果表明了这两种方法的有效性。