随着机器视觉和机器人控制技术的快速发展,越来越多的机器人应用到航天、深海以及核电站等极限作业环境中。当核电站受到外界因素的影响导致核泄漏时,将对人类的生存环境带来灾难性的影响,而进行救灾作业也会对救援人员的健康造成伤害,因此,具备移动作业能力的机器人成为核电站救灾作业的急需装备。利用机器人打开防火门的门锁是核电站救灾作业中十分重要,也是难度较大的一项任务。本文通过对开锁作业过程以及视觉定位误差的分析,研制了一款具备较高柔顺性能的开锁末端执行器,并对其中的一些关键技术进行了深入研究。通过对开锁作业的任务需求进行深入分析,明确了末端执行器需实现的功能,基于钥匙插入锁孔过程的相关约束分析,建立了趋向钥匙与锁孔配合目标的行为运动学模型,进而给出了参数化的定位抓持捕获区域的计算方法,通过对不同的钥匙插入工况进行分析,得到了相应的容差范围,确定抓持过程中末端执行器所需要的柔顺参数,为末端执行器的设计提供了理论依据。为实现核电站条件下视觉引导的自动开锁任务,开展了机器视觉有限分辨率条件下对目标图像的识别方法研究,应用HOG-SVM方法实现了锁孔以及门把手等目标的识别,并在此基础上提出一种融合目标物理特征的识别方法,提高了对目标锁孔识别的准确率。在锁孔的识别返回的目标图像基础上进行动态跟踪研究,针对传统的Meanshift跟踪方法的不足,提出了一种融合最大稳定极值区域特征的目标跟踪方法,降低了跟踪均值误差,对动态跟踪获得的最终目标锁孔图像进行了定位及方向的判别,并与激光跟踪仪测量得到的位置数据进行比较,对视觉定位误差值进行了评估。基于开锁过程柔顺参数和视觉定位误差,提出了具备较高柔顺性能的欠驱动自适应开锁末端执行器总体设计方案,并通过仿真软件对重要部件进行了拓扑优化。在对开锁作业仿真分析后,搭建了开锁试验平台,在力学测试评估基础上,提出了自动开锁策略,并对开锁末端执行器进行了综合测试,结果表明,开锁末端执行器能够在允许容差范围内,完成开锁任务。