随着“中国制造2025规划”的深入贯彻和落实,机器人技术得到了大力的发展。作为机器人技术的重要分支之一,并联机器人技术的研究一直处于十分重要的地位,尤其是随着近年来机器视觉技术的飞速发展,使并联机器人技术同机器视觉技术的融合成为了一个新兴热门的研究领域。本文以此为背景,以本实验室的3-RPS型并联机器人作为主要研究对象,结合机器视觉技术,实现了并联机器人的位姿检测,在此基础上,对并联机器人的运动学标定和位姿跟踪方法进行了研究。为通过视觉技术解决传统的并联机器人技术问题提供了新思路。本文首先研究了3-RPS型并联机器人同图像采集装置间的布局及位置关系。设计了一种用于视觉检测的矩形标记物,并结合PNP位姿检测算法提出了并联机器人位姿检测的总体方案。又基于视觉位姿检测方案,提出了并联机器人运动学标定和位姿跟踪的总体方案。研究了一种特征点区域预判方法,该方法能够自动判断矩形标记物特征点的所在区域,并结合特征点的检测和匹配,实现了对矩形标记物特征的识别。在此基础上,分析并研究了一种基于视觉的位姿检测方法,实现了并联机器人位姿的检测。并进行了精度检验实验,验证了视觉检测位姿的精度。分析并建立了3-RPS型并联机器人的逆运动学模型和误差方程。搭建了基于视觉的并联机器人运动学标定的软硬件实验系统。进行了包括位姿视觉检测、误差参数辨识和逆运动学模型修正在内的标定实验。最后对标定前后并联机器人位姿的控制精度进行了对比,由对比结果可知,经过视觉技术标定之后,并联机器人位姿的控制精度有了明显的提高。分析了传统的金字塔-LK跟踪算法原理并进行了改进,使其更易于对矩形标记物的特征点进行跟踪。将改进后金字塔-LK跟踪算法同前文提到的位姿检测方法结合,得到了一种能够实现并联机器人位姿跟踪的方法。搭建了并联机器人的位姿跟踪实验系统,并结合3-RPS型并联机器人的正运动学,设计了一种能够获取并联机器人位姿变化的理想轨迹的方法。将由此获得的理想轨迹和由视觉跟踪获得的实际轨迹进行对比。对比结果表明,本文所提出的方法对实现并联机器人的位姿跟踪具有良好的效果。