冗余双臂机器人由于具备较高灵活性和协调操作等单臂机器人无法比拟的优点,在工业自动化、仿人服务、太空探险、医疗机械等领域都有广泛的应用,是新兴机器人技术的研究重点。双臂零件抓取和协调装配是机器人非常普遍、重要的任务作业,研究一种集成、简便的双臂抓取和装配方法具有重要的意义。本文以一台拟人型垂直7关节双臂机器人Baxter为研究本体,基于ROS系统(Robotic Operating System,机器人操作系统)构建机器人的运动控制软件平台。首先基于URDF(Uniform Robot Description Format,标准机器人描述格式)文件分析了机器人的运动学模型,采用梯度投影法在速度层次上求解机械臂的逆运动学优化解,然后固定一关节,再采用Newton-Raphson迭代法逼近精确解。通过添加几何约束建立运动学标定模型,然后针对其误差特点和标定模型采用轴线测量法和卡尔曼滤波方法分别对模型的姿态和位置参数进行标定,提高了定位精度。在此基础上采用手眼视觉系统进行轴孔零件定位和抓取,分析了单臂和双臂的定位方法并对比各自的优缺点,提出分步定位的方法提高抓取精度。抓取后实施装配作业,采用单目手眼视觉的PnP测量方法获取双臂末端的相对位姿,分析了双臂装配的坐标转换关系,然后通过微分逆运动学求解装配误差调整量,并采用PID控制器进行运动调整,最后利用机械臂的关节柔性进一步提高装配精度。借助Matlab软件和激光跟踪仪进行算法仿真和实验测量,验证了二次计算的逆运动学求解方法以及基于轴线测量法和卡尔曼滤波的运动学标定方法的可行性。针对圆柱轴孔进行定位抓取和装配实验,实验结果表明双目手眼视觉定位误差相对单目视觉定位要差,但对环境适应性强,而再定位能够很好地实现定位纠偏;基于视觉制导的双臂装配能够快速纠正轴孔定位偏差,完成高精度装配任务,具有较好的通用性。