机器人视觉伺服控制是利用摄像机提取的图像特征作为控制信号,驱动机器人完成伺服任务的控制方法。在实现视觉伺服控制过程中必须克服系统模型中的不确定性因素,提高机器人的控制精度,从而提高工业机器人的智能化水平,拓宽了工业机器人的应用范围。针对机器人视觉伺服控制系统中控制器所存在的问题,设计了基于笛卡尔坐标方法和极坐标方法的切换控制器,并在此基础上运用预测控制理论设计了视觉控制器。以RBI-S6-10L机器人为平台,设计了工业机器人视觉伺服控制系统并进行了相关实验。主要工作和成果如下：1.分析了当前机器人视觉伺服系统存在的问题,针对机器人视觉伺服控制系统结构,建立了相关数学模型,在Matlab/Simulink仿真实验平台搭建了视觉伺服仿真模型。2.由于视觉伺服系统使用2D视觉信息,缺乏图像的深度信息,因此图像目标绕摄像机光轴旋转180度时,会产生机械臂的无限回退。针对机械臂回退问题,设计了一种专门应对旋转问题的控制器——基于极坐标的控制器。3.针对基于极坐标的控制器在处理目标平移运动时效果较差而能够有效处理目标的旋转问题。采用一种将传统视觉伺服结构与基于极坐标系的控制器相结合的方法,提出了基于切换控制系统理论的切换控制器。运用切换控制器能同时处理目标的平移和旋转运动。4.针对基于切换控制器视觉伺服系统的抖动和时滞问题,设计了一个基于模型预测控制的视觉控制器,通过在线滚动优化动态求解视觉伺服控制系统的最优图像控制信号。根据RBI-S6-10L的6自由度机器人,设计了机器人视觉伺服控制系统实物实验平台。通过RBI-S6-10L机器人对作业场景下的静态目标进行了实时定位和抓取实验。