1.一种基于无标定视觉模型的机械臂自适应容错控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

首先通过视觉模型将机械臂在三维空间中的坐标位置映射到相机的图像平面，通过针孔投影模型将三维坐标(X，Y，Z)转化为相机内部坐标(x，y，z)，再将相机坐标(x，y，z)转换到相机的图像平面的像素坐标(u，v)，进而得到机械臂末端特征点从相机坐标到图像坐标的映射,中间的变换矩阵即为相机的内外参数矩阵，即透视投影矩阵M，将M中未知参数设为θ，设计自适应律估计透视投影矩阵里的参数，选择机械臂运行轨迹上多个不同时刻的位置，则可根据选择的位置信息估计出相机的内外参数，之后通过式(1)提出的控制力矩实现机械臂的定点跟踪控制，控制输入 及故障估计自适应律定义分别如下：其中，g(q)表示重力项，K1是速度增益矩阵，sign()表示符号函数，ξ表示一个恒定正T数，J表示雅可比矩阵的转置， 表示与深度无关的交互矩阵的估计值的转置， 表示相机内外参数矩阵M的第三行向量的估计值，B表示正定矩阵；其中，x表示机械臂末端特征点在三维空间中的位置坐标，yd表示特征点在图像平面的期望位置，y表示特征点在图像平面的实际位置，Δy表示特征点位置误差，q代表各关节角角度，表示各关节角的角速度， 表示控制输入， 表示未知执行器故障函数，τd表示未知扰动， 表示相机参数的估计值， 表示故障估计值。

2.根据权利要求1所述的一种基于无标定视觉模型的机械臂自适应容错控制方法，其特征在于：无标定视觉伺服控制策略采用自适应法估计未知的相机内外参数，自适应律表达式为：

‑1 T

其中， 表示相机参数的估计值，Θ 是正定对角增益矩阵Θ的逆，Ω 是线性化参数矩T

阵Ω的转置，L表示相机参数线性化矩阵L的转置，tp(p＝1，2，3...，5)表示特征点运动轨迹上的五个时刻，e(tp，t)表示tp时刻与当前时刻的位置误差。

3.根据权利要求2所述的一种基于无标定视觉模型的机械臂自适应容错控制方法，其特征在于：无标定视觉控制算法通过选取机械臂运行轨迹上五个不同时刻的位置信息来估计相机内外参数，从而避免了相机复杂的标定过程。