与传统的视觉伺服系统相比，无标定机械臂视觉伺服系统具有免于标定、灵活和适应性强等特点，是机器人及相关领域的研究热点。目前，虽然该领域研究取得积极进展，但仍存在以下不足。如现有基于图像的无标定视觉伺服系统动态稳定性有待提升、许多无标定视觉伺服跟踪控制系统仅适用于静态参考特征点、自适应无标定视觉伺服控制算法对时滞的鲁棒性较差、多个无标定视觉伺服系统协同控制问题有待深入等。为了解决上述问题，本文从四个方面开展了进一步研究。
　　首先，为了有效提高基于图像的自适应雅克比无标定视觉伺服系统的收敛速度。本文提出了基于深度独立雅克比的视觉伺服有限时间跟踪控制策略，在待估计参数较多情况下，通过使用非光滑连续的非线性函数及分数阶，将现有视觉伺服自适应控制律由渐近稳定提升到了有限时间稳定。通过一系列的实验研究，在不同的视觉构型和不同模型参数条件下，与现有方案开展了对比实验；结果表明，所提方案能够在未经标定的视觉伺服系统中，有效地提升系统收敛速度。
　　其次，针对无标定视觉伺服自适应轨迹跟踪中，仅能使用静态参考特征点的局限性，提出一种动态自适应雅克比跟踪控制策略。通过对特征点运动参数、相机内外参数以及动力学参数进行在线估计，设计动态控制律、参数自适应律及图像速度观测器，利用动态特征点对期望轨迹进行跟踪，使系统设计更具灵活性和适应性，此外，避免了图像速度测量，有效地降低了图像噪声对系统稳定性的影响。基于特征色板移动装置，开展了实验研究，考察了所提方案对动态特征点的轨迹跟踪性能；实验结果表明，本方案对动态特征点具有良好轨迹跟踪性能和对图像噪声的鲁棒性。
　　再次，针对一些条件下图像信号反馈存在的时滞问题，本文提出了一种无标定视觉伺服系统的自适应控制策略，并给出时滞相关稳定性约束条件。该策略通过一个时滞补偿的自适应雅克比矩阵以及相机内外参数的自适应律来实现，在保证系统对未知模型参数适应性的同时，增强了网络化无标定视觉伺服系统对图像时滞的鲁棒性。为验证有效性，搭建了分布式视觉伺服控制平台，并在通讯链路中施加了时滞，通过调节时滞的发生时刻和时滞大小对所提方案进行验证；实验结果表明，在分布式视觉伺服框架下，所提方案能够在对不同的时滞情况下确保系统的稳定性。
　　最后，研究了多个网络化无标定视觉伺服机械臂系统的同步问题，在无需知晓摄像机及机械臂动力学参数并避免使用图像速度测量的前提下，通过构造分布式图像速度观测器和与时滞变化率相关的交流耦合强度，提出了分布式控制律和未知参数自适应律，实现了时变时滞通信约束下各无标定视觉伺服机械臂系统的同步。基于MATLAB搭建了仿真平台，开展了多IBUVS系统的同步性研究。在交流链路存在时变时滞条件下，结果表明，所提方案不仅能够实现快速的轨迹同步，而且具备较好的图像鲁棒性及抗干扰性。