机器人捕捉运动目标是指机器人基于视觉伺服控制,完成运动目标的跟踪和抓取,是智能机器人的一个前沿应用课题,在工业、航天和娱乐等领域有良好的应用前景。机器人捕捉运动目标的实现,为机器人执行更复杂的任务奠定了良好的基础。视觉伺服控制与基于传统传感器的机器人控制相比,具有较明显的优点:更高的灵活性、更高的精度、对机器人标定误差具有更强的鲁棒性等。在动力学视觉伺服中,根据视觉检测结果,计算机器人的加速度和关节转矩,实现机器视觉的力反馈作用。本文研究了机器人动力学视觉伺服控制技术,通过动力学视觉伺服实现机器人更柔性快速地完成运动目标捕捉任务,并对动力学视觉伺服进行了优化。论文主要完成以下几个方面的工作:1、根据双目立体视觉技术对待捕捉的运动目标进行三维位置的定位,在摄像机坐标和世界坐标的相互关系标定基础上,采用Kalman滤波器对运动目标的视觉反馈信息进行了滤波和预估处理。2、机器人的单元组成模块进行了分析,讨论了伺服单元模块的动、静态精度,并提出了提高精度的常用方法。分析了六自由度机器人的几何结构关系和力学结构关系,建立了机器人的运动学和动力学控制系统模型,并采用OpenGL对机器人的控制模型进行了可视化仿真。3、提出了机器人目标轨迹的优化方法,得到关节坐标系下解耦后的轨迹。通过模糊Bang-Bang控制机器人,使手爪以时间最优的方式跟踪并接近运动目标。为了提高系统的稳定性,当机器人关节位置与期望位置小于给定阈值时,采用了带积分的模糊随动控制。4、研究了机器人的动力学视觉伺服控制,并采用位置型的视觉阻抗控制算法,用于机器人捕捉运动目标。建立了CMAC网络补偿器对视觉阻抗控制输出量进行了优化,最后进行了运动目标捕捉控制仿真实验。