最近几十年,机器人技术蓬勃发展,迅速运用到各个领域中,极大地促进了社会生产力的发展并提高了人们的生活水平。移动机械臂兼有移动机器人的感知环境、定位导航、自主移动等智能和机械臂的灵活操作能力,功能强大,应用领域广阔。移动机械臂是复杂的强耦合非线性系统,是当前机器人领域的一个研究热点。本文以移动机械臂的动力学控制和视觉伺服为研究内容,重点研究带不确定性的机械臂的轨迹跟踪控制问题,并根据实际需要研究移动机械臂的视觉伺服问题。针对机械臂旋转俯仰模块的动力学控制问题,本文提出了一种二阶滑模控制器的设计方法。充分利用了滑模控制器所具有的鲁棒特性,同时将切换律隐藏到积分器中来获取连续控制信号,很好的抑制了高频抖振。对二阶滑模控制方法的设计细节提出改进,提出了积分初始值的选取、虚拟控制律的选择、在虚拟控制律中使用饱和函数等策略。改进后的控制器将抖振问题进一步减小,同时降低了稳态误差。并且新的方法可以设计低频的控制器,从而使控制器对硬件的限制放宽。仿真结果证明了该设计方法的正确有效,所提的几点改进都具有显著的成效。对多自由度刚性不确定性机械臂的轨迹跟踪问题,提出了一种新的模糊自适应动态面控制策略。以模糊系统自适应逼近系统的不确定性,获取不确定性的精确值,从而得到机械臂系统的准确描述,进而利用动态面控制方法设计控制器。通过对准确描述的机械臂设计控制器,可以达到精确的控制,不仅可以保证系统的稳定性,还可以获得比较高的精度。并在理论上证明了所设计控制器的稳定性。仿真结果表明所提的控制策略对于建模误差、外部扰动、负载变化等不确定性具有很强的鲁棒性,验证了该方法的有效性。对移动机械臂的视觉伺服控制问题,根据实际应用需要,设计了一个移动机械臂的“手”、“眼”、“脚”综合规划控制演示实例:以摄像机拍摄的视频图像搜寻目标,并移动过去把目标取回。提出了把任务分解,对移动小车和机械臂进行分散规划与控制的策略:以基于图像的视觉伺服方法控制移动小车的运动,通过视觉信息校正移动小车的运动轨迹;以基于位置的视觉伺服方法规划机械臂的运动,驱动机械臂去抓取物体。移动小车直接以图像来校正移动小车的运动轨迹;机械臂以末端的无线摄像机拍摄的图像对目标进行准确定位,计算目标的位置,继而规划机械臂的运动并实施。所设计的方案最后在实体移动机械臂MT-Arm上试验通过。