在工业4.0智慧工厂中,移动机械臂凭借其灵活、工作空间大、智能化等特点得到了广泛的应用。在流水线工位,移动机械臂需要对在流水线上运动的工件进行实时跟踪与抓取,在此过程中需要考虑工件三维姿态与移动机械臂底座基准之间存在角度偏差的多种不同情况;在人机协作时,移动机械臂需要抓取人手中传递过来的物体。在完成抓取操作后,机械臂需要将抓取到的物体放置到移动底座的平台上。传统工业机械臂流水线抓取问题往往采用高速工业相机并且只考虑在二维平面内的抓取。另外当采用普通摄像头时,还需要解决视觉系统本身的时延以及由于获取图片帧率低带来的系统响应问题。在硬件结构方面,设计了移动机械臂搭配双摄像头的框架,其中手眼摄像头用于视觉伺服抓取系统中的目标物体跟踪与抓取,车载固定摄像头用于运动规划放置系统中障碍物建模与机械臂避障。在控制系统方面,设计了基于视觉伺服和机械臂关节速度控制的抓取系统软件框架,针对抓取问题研究了PID加目标物体估计速度作为前馈的控制框架以及基于边缘和Kanade-Lucas-Tomasi特征跟踪的目标物体跟踪算法。在推导了六自由度机械臂雅可比矩阵之后,提出通过PID与机械臂各个关节速度控制实现机械臂末端对目标物体位置和姿态跟踪的方法,通过卡尔曼滤波的插值和预测解决视觉系统的时延和普通相机获取图片帧率低的问题。针对抓取完成后的放置问题,采用快速拓展随机树的运动规划算法结合深度相机对环境障碍物的建立实现了无碰撞的路径,搭建了相对应的仿真平台,从而建立了基于运动规划的放置系统。针对流水线抓取问题中,移动底座停靠时姿态和流水线上物体姿态的不确定性,对一般情况进行了数学建模和抓取方案的确定;针对人手中物体的抓取问题,将其分为对预抓取点的跟踪和最后阶段靠近并完成抓取这两个过程,并在最终的实验中验证了算法的可靠性。