视觉是机器人获取环境信息的重要形式之一，但在实际应用中往往存在机构的多自由度协调控制、对随机运动目标的跟踪、大视野搜索与精确定位跟踪目标之间的矛盾、切换观察目标引起的注视点跳跃性转移等亟待解决的技术问题。因此，机器人视觉系统的构型设计与控制策略影响其工作的稳定性与效率。而生物经过几亿年的演化，感觉器官发达，神经功能完善，借鉴生物视觉系统的生理结构以及灵活改变视线的神经机制构建仿生眼为机器人视觉系统设计提供了良好的解决方案。
为使机器人同时兼具大范围快速获取环境信息与精确跟踪目标的能力，本文综合选取变色龙的眼部特征以及捕食性动物的头颈特征为仿生原型，设计并搭建多自由度双目头颈视觉系统，本文的主要研究内容包括：
根据变色龙双目快速、间歇性搜索目标这一特征建立双目目标搜索模型，由于双目独立运动无耦合关系，本文采用一种主从相机引导机制，即当某一单目（主）发现并对准目标时，将目标信息传递给另一单目，并通过头眼配合运动完成另一单目（从）的对准。因此本文对捕食者转移视线过程中的头眼协调机制进行分析并建立对应的数学模型，得到以期望的视线转移角度为输入，头眼各自的分解转角为输出的模型关系。为了提高系统的动态性能与工作效率，本文根据最优控制理论以数学模型输出头眼分解转角为边界条件，基于时间、能量加权的方式构建代价函数，通过生理学研究确定生物头眼协调问题的最优控制微分方程组，求解得到注视转角确定时的最优头眼控制信号。以计算结果作为搭建实际系统各元件的选型标准，为了将模型求解的最优控制信号应用于机器人视觉系统，本文根据实际系统性能对头眼运动速度曲线进行模拟。最终可以实现当主相机将目标信息传递给从相机后，从相机视线通过头眼协调运动移动至目标区域附近并使目标完整的出现在视野内，以便后续从相机精确对准。
主、从相机单目的精确对准以图像信息为反馈，采用位置闭环控制策略来始终将目标维持在摄像头图像中心。实验结果显示，仿生视觉系统搜索360°环境信息包括图像处理时间用时小于1400ms，单目对准用时在50~200ms之间，当注视转角小于90°时，双目完全对准用时在200~1200ms之间，稳态误差小于4%，即位置控制精度小于0.8°，证明本文所述的仿生视觉系统及控制策略能很好的模拟生物大范围快速搜索目标并持续跟踪的过程。