A maioria dos robôs industriais da atualidade são programados para seguir uma trajetória pré-definida. Isto é suficiente quando o robô está trabalhando em um ambiente imutável onde todos os objetos estão em uma posição conhecida em relação à base do manipulador. No entanto, se a posição da base do robô é alterada, todas as trajetórias precisam ser reprogramadas para que ele seja capaz de cumprir suas tarefas. Outra opção é a teleoperação, onde um operador humano conduz todos os movimento durante a operação em uma arquitetura mestre-escravo. Uma vez que qualquer erro de posicionamento pode ser visualmente compensado pelo operador humano, essa configuração não requer que o robô possua alta precisão absoluta. No entanto, a desvantagem deste enfoque é a baixa velocidade e precisão se comparado com um sistema totalmente automatizado. O manipulador considerado nesta dissertação está fixo em um ROV (Remote Operating Vehicle) e é trazido até seu ambiente de trabalho por um teleoperador. A cada vez que a base do manipulador é reposicionada, este precisa estimar sua posição e orientação relativa ao ambiente de trabalho. O ROV opera em grandes profundidades, e há poucos sensores que podem operar nestas condições adversas. Isto incentiva o uso de visão computacional para estimar a posição relativa do manipulador. A diferença entre a posição real e a desejada é estimada através do uso de câmeras submarinas. A informação é enviada aos controladores para corrigir as trajetórias préprogramadas. Os comandos de movimento do manipulador podem então ser programados off-line por um sistema de CAD, sem a necessidade de ligar o robô, permitindo rapidez na validação das trajetórias. Esse trabalho inclui a calibragem tanto da câmera quanto da estrutura do manipulador. As melhores precisões absolutas obtidas por essas metodologias são combinadas para obter calibração in-situ da base do manipulador.