智能机器人视觉伺服控制是实时图像处理、机器人运动学、控制理论、计算机技术以及实时计算等多门学科间的交叉融合，是计算机视觉研究前沿的一个重要分支。在摄影测量、无人机、自动驾驶、军事等领域有巨大的应用前景。　　 目前，基于图像的和基于位置的视觉伺服系统都有各自不可避免的缺陷，基于位置的控制方式主要缺陷在于控制精度依赖摄像机的标定精度，而标定精度又受环境的制约。基于图像的视觉伺服系统的缺点主要在于图像雅可比矩阵需要摄像机光心到目标特征点的距离(也称为深度)，单目视觉系统精确估计深度信息很困难。而且视觉伺服过程中图像雅克比矩阵可能存在奇异性问题，导致系统不稳定。　　 本文针对单目机器人视觉伺服的缺陷，提出了一种基于单因性矩阵的2D视觉伺服的新方法，并为机器人视觉和计算机视觉的仿真设计了SimVision仿真库，具体工作有以下几个方面：　　 1.设计了一种基于单因性矩阵进行2D视觉伺服的新方法，并采用了一种不需要目标物体任何3D结构信息的基于图像的视觉控制器(如目标平面的法向量)。对任务方程与摄像机位姿间的同构性给予了理论证明，并在第四章给出了基于单因性矩阵视觉控制器的稳定性证明。　　 2.针对视觉伺服和计算机视觉领域，设计了基于Simulink环境的工具包SimVision，该工具包主要用于机器人视觉伺服及计算机视觉任务的建模及仿真分析。最后，利用SimVision中外极几何、摄像机模块、噪声等模块对6自由度视觉伺服机器人进行了建模，并对仿真模型进行了仿真，得到了仿真参数。　　 3.在Matlab＼Simulink中利用SimVision搭建单因性关系的视觉伺服控制器和6自由度机器人仿真模型并进行了仿真，在实验室中的1-DOF机器人上进行了实验。仿真及实验结果证明了控制器的稳定性。