针对传统装配方法面向平面弱几何轮廓结构的工件装配任务表现出的数据配准成功率低、位姿控制精度不足的问题，提出一种基于平面点云配准与相对位姿控制的工业件装配方法。首先通过双目结构光传感器重建出工件点云信息，应用RANSAC-ICP算法对重建结果进行配准，并结合平面法向量特征与最大距离关系进行纠正，从而实现精准点云配准。然后，提出基于相对位姿关系的机械臂控制方法，省略了对工具坐标系的标定，直接利用相对位姿控制机械臂运动，并将相对位姿误差结果作为控制系统误差的评价标准，从而实现可靠装配。最后，在真实测试场景下使用大型工业机械臂进行实验。结果表明，所提方法较传统装配方法装配成功率提升85个百分点，自动化装配精度优于0.5 mm，即该方法可以有效解决平面工件装配问题。

针对单目机器人在运动过程中，相邻关键帧之间基线过短造成的相机相对位姿无法恢复的问题，提出了一种利用已知特定参照物迭代优化本质矩阵，从而快速分解出机器人相对位姿的方法。该方法首先利用已知特定参照信息获取本质矩阵估计值，然后通过相邻关键帧之间匹配的特征点组和本质矩阵估计值对本质矩阵迭代优化，最后通过本质矩阵的约束关系求得平移向量估计值，利用基于李群的姿态表示得到旋转矩阵估计值，并进一步优化得到唯一解。该方法避免了由于基线过短而无法恢复相机相对位姿的弊端。实验结果表明，该方法可快速解算并优化机器人相对位姿关系，且相对位移估计绝对误差小于0.03 m，优于传统方法。