1.一种新型水果分拣并联机器人无标定视觉伺服自适应积分滑模控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)以水果分拣并联机器人为被控对象，采用解析法对水果分拣并联机器人进行运动学逆解，并求得运动学正解及机器人雅可比矩阵；

2)基于步骤1)中建立的分拣机器人运动学模型，结合机器人视觉成像原理，建立水果分拣并联机器人视觉映射模型；

3)将表征机器人图像空间与任务空间映射关系的实时变化的图像雅可比矩阵视为系统的未建模动态，并将视觉映射模型改写为适用于扩张状态观测器设计的形式，引入扩张状态观测器对水果分拣并联机器人视觉伺服系统的未建模动态和未知外扰进行集总估计；

4)基于步骤3)中扩张状态观测器设计一种视觉伺服积分滑模控制器；

5)针对步骤4)中基于扩张状态观测器的视觉伺服积分滑模控制器的切换增益，设计一种新型自适应律；

6)通过软件编程，并采用“上位机+下位机”结构的分布式水果分拣并联机器人控制系统，实现水果分拣并联机器人无标定视觉伺服自适应积分滑模控制。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤2)中，根据机器人视觉成像原理，在水果分拣并联机器人任务空间中的一点P，将其在图像空间坐标中表示为：式中，f为相机焦距(单位:毫米)，(x,y)表示该点图像空间的坐标(单位:毫米)，C＝(xc,yc,zc)表示该点在相机坐标系中的位置，将图像空间的物理单位转换为像素单位为：式中(u0,v0)为图像空间中心像素，(u,v)表示该点图像空间的坐标(单位:像素)，ax为相机X轴单位像素数量，ay为相机Y轴单位像素数量。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：，其特征在于：所述步骤3)中水果分拣并联机器人视觉伺服系统中扩张状态观测器的状态表达式为：式中，u为控制器输出量； 为水果分拣并联机器人系统图像雅可比矩阵的一个预测值，定义为 Z1代表扩张状态观测器对特征点在图像空间位置的观测值，Z2表示扩张状态观测器估计视觉伺服系统的未建模动态及外部干扰的总作用量，εi,*αi,βi(i＝1,…,4)和b1,b2为扩张状态观测器的非负可调设计参数,P为特征点图像空间中的期望位置，P为特征点图像空间中的实际位置，ε为视觉伺服控制器的图像反馈误差。

4.根据权利1要求所述的方法，其特征在于：所述步骤4)中根据视觉伺服系统定义，设计视觉伺服控制误差变量e如下：*

e＝p‑p    (5)

*

式中，p为特征点在图像空间的实际位置，p为特征点在图像空间的期望位置，设计视觉伺服积分滑模面s为：s＝e+λ∫e    (6)

式中λ为控制器参数，s的一阶导数为：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于所述步骤5)中，所设计的视觉伺服自适应积分滑模控制器的自适应律为：式中，为切换增益的导数，km是自适应律的可调参数，其值大于0，其中式中μ＞0为可调的边界参数。