现代控制与规划方法在机器人视觉伺服系统中的应用一直是该领域的研究热点，本文深入系统地研究了现代控制与规划方法在机器人视觉伺服系统中的应用，并针对实际的机器人视觉伺服系统进行了仿真与实验。　　首先，研究了GRB-400工业机器人视觉伺服系统的物理实现问题，采用CORECO图像采集系统，搭建了基于TCP/IP协议的分布式机器人视觉控制实验平台。　　其次，采用了逆运动学控制规律在GRB-400视觉系统上进行了单点与多点的调节和跟踪的仿真研究，并实际进行了平面单点的调节实验。分析了特征点的选取对控制输入性能以及抑制图像噪声能力的影响，提出了控制输入性能裕度和抑制图像噪声裕度的概念，并进行了仿真研究。　　继而，应用深度、摄像机标定参数自适应控制规律在GRB-400视觉系统上进行了调节和跟踪的仿真研究，提出了深度自适应与深度最优估计结合的控制规律、提出了参考模型的摄像机标定参数自适应控制规律，最后提出了一种混合的自适应控制结构。对于平面单点调节问题，直接针对图像空间-机器人关节空间雅可比矩阵设计了分层自适应控制规律，并进行了仿真与实验研究，同时针对初始图像与期望图像偏差较大的问题以及运行过程稳定与快速性的矛盾设计了模糊控制与分层自适应控制结合的具有参数自校正能力的控制规律，并进行了实验研究。　　然后，针对图像空间-机器人关节空间雅可比矩阵设计了非线性Backstepping控制规律，提出了具有抗输出干扰能力的Fuzzy+Backstepping控制规律，并进行了实验研究。提出了直接针对图像空间-机器人关节空间雅可比矩阵具有等速趋近律的非线性变结构控制规律并进行了实验研究。提出了基于遗传优化的控制器参数自学习校正能力的结构，并进行了仿真研究。　　最后，用遗传算法进行了平面视界内的规划研究，首次提出了用混合编码的遗传算法来解决视觉伺服机器人视界内的最小能耗的规划问题。