移动机械臂作为一种复合型机器人,结合了移动机器人和固定式机械臂的特点,不仅赋予了移动机器人更高的灵活性,可以完成各式各样的作业任务,同时也极大地扩展了机械臂的工作空间,使机械臂的操作性能得到更好的发挥,具有良好的研究与应用价值。本文针对机器人抓取作业这一基本任务,构建全向移动机械臂系统,结合机器视觉相关技术,对机器人抓取作业进行研究。根据作业任务的要求,设计了全向移动机械臂系统。采用了基于Mecanum轮的全向移动平台,详细分析了Mecanum轮的结构,以Mecanum轮外轮廓为约束推导了辊子母线方程。根据作业需求,对基于视觉的机器人抓取系统部件进行了选型。建立了全向移动机械臂的运动学模型。分别建立Mecanum轮全向移动平台和工业机器人的运动学模型,并给出了移动机械臂各个坐标系之间的变换关系。提出移动平台加机械臂的二级运动方式,设计了全向移动平台的导航方案,给出了基于视觉导引的路径规划、路径图像处理和路径跟踪控制方法。研究了基于单目视觉的目标识别与定位方法。建立针孔相机模型,用张正友标定法完成相机标定,对图像进行校正,然后对校正后的图像进行预处理。采用基于随机树分类的特征点匹配算法进行目标的识别,与改进的SIFT传统特征点匹配算法进行性能对比,结果表明随机树算法鲁棒性好,实时性强。对单目视觉定位进行了实验分析,结果表明该方案可实现抓取目标的可靠定位。搭建了移动机械臂实验系统,完成手眼标定。针对抓取作业误差较大的问题,提出了基于手眼位置的作业误差补偿方法,通过手眼位置的修正,有效减小了机械臂作业误差。完成了多组物体的抓取与放置实验,实验结果表明,基于单目视觉的全向移动机械臂作业精度较高,能够满足应用需求。