近年来,随着恐怖爆炸活动日趋频繁,公共安全越发重要,机器人在公共安全领域方面的作用也越来越受重视。基于深度视觉的排爆机器人系统可以代替人类在危险环境中作业,保证工作人员的安全,因而得到了广泛的开发和应用。然而,传统的基于固定视觉的排爆机器人抓取系统一般是将相机固定于某个位置,在目标物体或机械手移动的过程中,固定相机的视觉容易被机械臂遮挡,且对于焦距、像素一定的相机,远距离拍摄时清晰度不能得到保证,具有一定的局限性。另外,传统的随动视觉系统往往需要手眼标定,导致求解过程更加繁琐、复杂。针对以上问题,本文提出一种将深度相机置于机械手末端并随机械手运动的排爆机器人自主抓取系统,并通过改进抓取方式提高抓取成功率。本文首先研究目标物体位置信息的获取,将深度相机放置于排爆机器人第四关节处,分析相机的成像原理,并将深度摄像头与彩色摄像头对齐,通过像素比例关系计算目标物体的三维坐标。然后研究排爆机器人的运动控制方法,提出一种基于随动相机的坐标转换方法,将相机坐标系中目标物体的位置坐标信息实时转换到机器人全局坐标系,实现相机坐标系H、机械臂底座坐标系R和末端执行器手抓的工具坐标系E三者的动态映射关系,并与传统固定视觉方法做对比。最后研究自主抓取系统的抓取方法,提出一种基于GVF(梯度矢量场)snake算法改进的抓取方式,对RGB相机提取的颜色图进行预处理,通过GVF snake算法提取目标物体轮廓并求得其轮廓中心点的像素坐标,并将其转换为三维坐标,通过抓取轮廓中心点实现抓取成功率的提高。实验结果表明,在容差2cm范围内,通过本文提出的坐标转换方法可以使排爆机器人自主抓取系统的手爪准确到达目标物体的抓取点,当距离在100cm至150cm之间时的抓取成功率较高,在130cm处达到最大的抓取成功率85%。对于本文改进后的系统,使用两种不同形状的物体进行抓取实验来验证系统的性能,其最大抓取成功率可达92%。在相同条件下与传统固定视觉相比,结合本文坐标转换方法和改进的抓取方式提出的排爆机器人抓取系统,不仅可以满足排爆机器人抓取爆炸物的要求,而且系统手爪到达抓取点成功率和抓取成功率均有所提高。本文系统为排爆机器人作业提供基础,具有一定的理论和实践意义。