在当今的工业应用中,机械臂完成某一特定作业任务的基础是先进行轨迹规划,其中一种高效智能的解决策略是加入视觉传感器。单纯基于图像的视觉伺服（IBVS）,由于不能直接对相机或机械臂的运行轨迹进行控制,容易造成跟踪目标脱离视野范围、机械臂与工作空间物理障碍物相碰撞等问题。所以单单依靠基于图像的视觉伺服（IBVS）得到的机械臂运动轨迹会违反各种约束而造成跟踪任务的失败。为解决上述问题,有效的方法是将轨迹规划与视觉伺服相融合。本文针对六自由度机械臂,研究其视觉引导下的轨迹规划策略,并且使机械臂在跟踪移动过程中,满足图像视野范围限制和空间物体障碍约束等问题,提出了相应的解决框架和计算方法。首先,将六自由度机械臂作为研究对象,对机械臂展开运动学的分析,在此基础上搭建了系统模型。采用“眼在手”的方式将摄像机固定在机械臂的最末端,并对摄像机进行标定,以保证采集信息数据和定位的准确性。其次,采用了基于HSV的颜色空间法对目标特征点进行识别和定位,结合相机的标定结果和图像雅克比矩阵,完成了视觉测量数据和机械臂控制信息的相互转化。最后,在仅仅考虑图像视野范围限制的条件下,利用极线几何法实现了图像空间（相机的成像平面）的轨迹规划。为进一步满足机械臂工作空间（机械臂工作的物理空间）障碍物的约束条件,本文在基于传统RRT算法的基础上,提出了改进型的三维搜索树算法（3d-RRT）。该算法在采样阶段就把图像视野范围的约束考虑在内,从而提高了算法的搜索效率,降低了路径搜索的随机性,借助碰撞检测的方法实现了机械臂在工作空间上的避障功能。机械臂在工作空间上规划出的轨迹最终被投射到图像空间上,利用基于图像的视觉伺服（IBVS）对其进行跟踪。通过仿真实验,验证了所提方法在有无障碍约束的环境中都能满足基本的要求。