近年來機器人被廣泛地運用於人類的生活中，其中服務形的機器人通常涉入於醫療照護，或環境與建築物維護等領域裡。本篇論文的目的為提出一種視覺引導的控制策略，可以運用於服務形的機器人，使機器人能夠驅使機械手臂挾取物體。本文所提出的控制策略為運用延伸的柯漢寧網路模型，將影像特徵與機械手臂姿態，兩者之間的對映關係建立起來。而由於柯漢寧網路有自我學習的特性存在，所以不需要事先校正攝影機的內外部參數。最後藉由雙軸的相機平台與機械手臂，證實了利用雙軸攝影機所獲得的資訊，在經過已經事先學習訓練後的類神經網路，即可精確的定位出機械手臂挾爪的位置。

In　recent　years,　robot　technology　has　widely　been　utilized　in　our　domestic　life.　Service　robots　are　gradually　involving　in　medical　care,　entertainment　and　building　maintenance.　The　objective　of　this　thesis　is　to　propose　a　vision-guided　control　strategy　for　a　service　robot　to　drive　its　manipulator　in　the　application　of　grasping　tasks.　The　proposed　control　strategy　is　based　on　the　extended　Kohonen　network　and　is　applied　to　achieve　the　mapping　between　image　features　and　the　pose　of　the　robot　manipulator.　With　the　characteristic　of　self-learning,　the　calibration　of　the　adopted　camera　is　not　necessary.　A　robot　manipulator　integrated　with　a　pan-tilt　camera　has　been　employed　to　verify　the　theoretical　results　of　the　proposed　method.　After　the　training　stage,　the　robot　manipulator　is　able　to　position　its　gripper　accurately.

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