随着科技的发展和人们生活质量的提高，机器人越来越快地走进了人们的生活。机械臂和机械手作为与环境交互的执行器件，是机器人操作物体的重要方式，也是机器人进行复杂应用的前提条件。本文以KUKA机械臂和一个二指机械手作为本体，搭配视觉、触觉传感器、红外测距传感器、接近觉传感器等多种传感器构建机器人抓取平台，设计并实现了一种可靠的、鲁棒性强的、能自动调整抓取力的抓取系统。通过双目视觉辅以单目视觉和红外测距传感器来进行目标匹配和精确定位，通过力/位置混合控制方法对臂-手系统进行运动控制，再结合多传感器融合技术实现机器人稳定抓取操作。本文的主要研究内容如下：(1)搭建机器人抓取操作平台，以KUKA机械臂和二指机械手作为机械本体，抓取系统分为视觉模块、机械臂运动控制模块、机械手爪稳定抓取模块。软件部分运行在Linux平台下的ROS系统，运用Topic会话机制实现不同模块之间的融合与通信；(2)以双目视觉、单目视觉和红外测距传感器构建机器人的视觉系统。以双目视觉定位为主，在双目失效的情况下，辅助单目视觉和红外测距传感器，以提高系统的鲁棒性。以SIFT特征算法实现图像匹配，立体视觉技术实现目标定位，并进行了物体识别与定位实验，结果证明了上述方法的有效性；(3)分析了机器人手臂的运动学问题，并使用模糊自适应PD控制方法实现机器人手臂的力/位置混合控制，实现过程简单，鲁棒性强，能够满足系统需要；(4)运用多传感器融合技术实现机器人的稳定抓取，包括在同质传感器间使用改进的粒子群优化算法实现自适应加权融合和在异质传感器间使用粗糙集和支持向量机的方法实现融合，并且进行了实验验证，实验结果表明上述方法能够能大大改善抓取的成功率，有效提高系统性能。最后，对本文的工作进行了总结并对今后的研究方向进行了展望。