随着海洋产业的迅速发展,对水下作业技术与水下作业工具提出了越来越高的要求,机械手是水下作业不可或缺的一部分,机械手的性能很大程度上决定了水下机器人作业能力。水下作业机械手按驱动方式可以分为电动机械手和液压机械手,目前液压机械手是水下主流作业工具,现有的液压机械手采用的控制方式大多数是遥控主从伺服式和开关式,目前主从伺服控制技术已经成熟,被广泛的应用于现有的机械手控制。但是主从式机械手需要操作者娴熟的操作技能和丰富的操作经验,操作起来费时费力,并且操作精度不高。可自主作业的水下机械手是未来发展的必然趋势,尤其是基于视觉系统的自主作业液压机械手更是以后智能作业水下机械手发展的方向。由于水下环境的特殊性,基于视觉的机械手自主作业技术面临诸多问题。　　 首先,自主作业机械手研究的关键技术之一是机械手的运动规划问题,本论文研究的对象是一款六自由度液压机械手,不同的机械手关节构成形式具有不同的运动规划方法,本文的运动规划算法主要讨论了_种结合几何法与反变换法思想的运动学逆解方法、基于登山法原理的关节状态快速搜索法、可达作业区域判定方法,机械手自干涉检测方法。　　 其次,在自主作业技术中对外界环境的感知是另一项关键技术,在水下作业中,无论是自主还是半自主作业,视觉都是不可或缺的外界环境感知方式,然而受水下环境的非结构化、光强度与距离成指数衰减、浮游生物对光的吸收和散射等不确定因素影响,水下图像纹理特征的提取、图像匹配都很困难,这样导致机器视觉在水下的应用受到限制,相比之下二值图像更稳定、抗干扰性强,但是二值图像含有的信息有限,如何从二值图像提取有效信息进而获得目标的三维信息是非常有必要进行研究的,本文基于单目视觉和手眼协调原理,提出了一种对具有几何形状约束特征的水下目标进行三维信息重建的方法。　　 最后,通过将单目视觉获取的目标三维信息作为运动规划的依据,进而完成机械手运动规划,最终实现自主作业。