摘要：为解决未知统计特性下的系统噪声对图像雅克比矩阵估计精度的影响问题,提高视觉伺服定位精度,在卡尔曼滤波(lalman filter,KF)法以及无迹卡尔曼滤波(unscented kalman filter,UKF)法的基础上,引入自适应噪声统计估计器,提出自适应无迹卡尔曼滤波(adaptive unscented kalman Filter,AUKF)法估计图像雅克比矩阵,并构造了视觉伺服控制系统。仿真试验结果表明,基于自适应无迹卡尔曼滤波法估计图像雅克比矩阵的视觉伺服控制系统的图像特征最大误差值为10.2像素,机械手末端与目标点三维坐标最大误差值为4.19 mm,响应时间为1.2 s。搭建了七自由度采摘机械手视觉伺服试验平台进行采摘试验,试验结果表明,基于AUKF法估计图像雅克比矩阵的视觉伺服系统对静态目标的采摘成功率为90%,对动态目标的采摘成功率为83%,相比于KF法与UKF法,采摘静态目标试验成功率分别提高了17与10个百分点,动态采摘试验成功率分别提高了16%与10%。基于AUKF法估计图像雅克比矩阵的视觉伺服系统对静态与动态目标的采摘平均时间分别为18和22 s,相比于KF法与UKF法,静态采摘用时分别减少了10和6 s,动态采摘用时分别减少了12和8 s。AUKF法与KF法以及UKF法估计的图像雅克比矩阵相比,AUKF法估计的图像雅克比矩阵减小了采摘机械手视觉伺服控制系统过程噪声的干扰,使采摘机械手视觉伺服控制系统过程噪声适应视觉伺服系统的变化,采摘机械手视觉伺服控制系统定位精度更高。