先进的仿人型机器人系统通常配置有机器视觉系统和双冗余机械臂来模拟人类行为和任务执行策略。机器视觉系统能实时提供环境信息反馈,而双冗余机械臂则可夹持多种工具完成指定的任务。将丰富的传感信息(视觉信息、机械臂关节位置/速度传感信息、关节力矩及末端6维力/力矩传感信息)进行融合并传递给中央控制器能显著提升双冗余机械臂操作的灵巧性,智能化程度和对未知周围环境及模型不确定性的鲁棒性。在很多应用场景中,双冗余臂系统通常需要夹持多种不同几何形状、不同质量的工具来执行复杂的环境接触控制任务。工具的几何不确定性会导致双臂与工具间的抓取矩阵不确定,进而会导致夹持内力的失控。此外双臂系统通常操作重载工具,如果不对系统动力学不确定性进行合理补偿,系统的各种控制性能将会显著降低。仿人型机器人的双臂末端通常都配置有诸如仿生假手、灵巧手等通用末端执行器,以使双臂能以不同的抓取姿态或抓取点来抓取不同形状的物体,而任意的抓取姿态以及抓取点却会导致整个机械手臂系统的运动学及本体雅克比矩阵不确定。运动学和动力学不确定性的同时存在将会极大约束双臂系统对未知任务的自适应性和操作灵巧性。鉴于此,本文以哈工大机器人宇航员系统作为平台,从图像处理和伺服跟踪控制两个方面系统性地研究了机器人双目主动视觉方案,同时借助于视觉反馈的工具末端操作点位姿实现了臂-眼协调控制,并提出了多种不确定性条件下的单冗余机械臂自适应多任务跟踪控制及双冗余协调机械臂自适应混合力/位控制,最后利用该实验平台进行了相关的算法验证实验。本文分别从主动视觉系统的图像处理和控制器设计两个方面进行研究以期获得满足实时性要求的目标位姿信息以及平稳无滞后的头部伺服跟踪运动。首先给出了运动目标的视觉位姿检测算法,并采用卡尔曼滤波器结合常加速度运动模型的方案对位姿信号进行预测,以消除视觉处理和通信时延带来的跟踪滞后问题;然后针对凝视控制器的设计问题,对头部3自由度机构的动力学和传动系统中的典型非线性因素,如摩擦和回差等进行了建模,并基于该系统模型设计了能同时处理多种非线性扰动和动力学不确定性的鲁棒自适应控制器,采用了Lyapunov稳定性定理给出了系统的稳定性及跟踪误差收敛性的严格证明。设计了机器人头部跟踪运动小球的仿真,仿真结果验证了所设计的控制器具有高跟踪精度以及平滑的控制力矩等显著优点。为实现冗余机械在多种不确定性条件下的多任务跟踪,本文通过引入多优先级控制架构,合理分配冗余机械臂的多级任务间的关系和优先级,利用主动视觉算法为冗余机械臂系统提供工具操作点的实时位姿信息,分别从任务无关和任务相关的角度设计了基于鲁棒自适应的多优先级控制器,并建立了一套综合利用多任务跟踪误差信息来加速驱动自适应调整过程的策略,采用改进型的奇异鲁棒伪逆算法来处理多任务级间的估计投影雅克比矩阵算法奇异的问题。该控制器无需噪声水平较高的关节加速度信号和任务空间速度信号,同时整合了连续死区思想和过渡整形技术以保证控制力矩的平滑性,从而使得该控制器更加易于工程实现。此外,基于Lyapunov定理给出了该控制器严格的稳定性和多级任务跟踪误差收敛证明。最后使用Simulink/Sim Mechanics 2G对系统进行了建模,通过对比仿真,验证了所提算法的有效性和优越性。该研究内容也为双冗余机械臂自适应混合力/位控制提供了在多种不确定性条件下的冗余度求解方案。从双冗余机械臂协调控制的角度,本文建立了双臂夹持工具系统的完整动力学模型和运动学模型,并对该系统进行了详尽的受力分析;针对工具与环境间接触力无法直接测量的实际问题,根据工具受力分析并结合实际系统可获取的机械臂末端力/力矩信息给出了其估计方法;同时利用多点视觉位姿反馈研究了可自收敛的工具质心位置估计算法,以获得准确的抓取矩阵;结合上述方法,为双冗余机械臂提出了基于鲁棒自适应的混合力/位控制器并基于Lyapunov定理给出了该控制器严格的稳定性和工具末端点位置跟踪误差,接触力跟踪误差及夹持内力跟踪误差的收敛性证明,采用Simulink/Sim Mechanics 2G对系统进行了建模并仿真,分别展示了自由空间跟踪,平面接触力/位跟踪以及曲面接触力/位跟踪等三种应用场景下的与传统双臂混合力/位控制器的对比控制结果,验证了算法在多控制目标下对多种参数不确定性的适应性。为验证本文所提出的双目主动视觉方案及基于视觉信息反馈的自适应控制算法的有效性,利用现有仿人型机器人宇航员系统,设计了静态目标主动视觉测量,动态目标主动视觉伺服跟踪,基于视觉信息反馈的双臂松协调控制,冗余机械臂自适应多任务跟踪控制以及双冗余机械臂自适应混合力/位控制等三组共六个实验项目,有针对性地展示了本文中所提出的双目主动视觉方案,单冗余机械臂自适应多优先级控制算法,双冗余协调机械臂自适应混合力/位控制算法的有效性和实用性。