视觉伺服（Visual Servoing）是机器人控制领域的一项核心技术，它通过实时分析视觉传感器获取的图像信息，动态调整机械系统的运动轨迹以实现精确控制。这项技术本质上构建了一个基于视觉反馈的闭环控制系统，系统不断比较当前图像特征与目标特征之间的差异，并通过算法计算出最优运动指令来最小化这种差异。根据反馈信息来源的不同，视觉伺服可分为基于位置的视觉伺服（PBVS）和基于图像的视觉伺服（IBVS）两大类型，前者利用三维空间信息，后者直接处理二维图像特征。
在实际产品应用中，视觉伺服技术极大提升了工业机器人的作业精度和适应性，例如在精密装配、焊缝跟踪等场景中，系统能够自动补偿工件位置偏差。近年来随着深度学习的发展，视觉伺服开始与神经网络结合，在复杂光照条件或部分遮挡情况下展现出更强的鲁棒性。这项技术也正在向服务机器人、医疗手术机器人等领域延伸，为具身智能系统提供了重要的环境交互能力。