与传统工业机械臂相比,绳驱动机械臂具有更轻的运动惯量、更大负载自重比和更优的人机交互安全性,可广泛应用于医疗护理、柔性生产等。另一方面,受制于绳驱动技术的引入,绳驱动机械臂具有更复杂的系统动力学特性、更低的刚度,导致其高品质跟踪控制更加困难。本文聚焦于绳驱动机械臂系统关节运动解耦方法及其鲁棒控制技术的研究,研究内容涉及绳驱动关节模块解耦方法、机械臂结构设计、运动学及动力学建模、运动规划及鲁棒控制算法等方面。研究了绳驱动机械臂前后关节间运动物理解耦方法。绳驱动技术的应用,在降低运动臂自身惯量、提升交互安全性的同时,也不可避免的带来了运动学耦合问题。为此,首先分析了绳驱动机械臂前后关节间的运动耦合关系,据此分别提出基于行星齿轮和基于滑轮系的两种绳驱动关节间运动解耦模块设计方案,分析了运动解耦模块的解耦原理,实现了绳驱动机械臂关节运动的机械解耦。而后,构建了两自由度机械臂关节运动综合试验台,通过实验分析了机械解耦模块解耦效果的影响因素,验证了运动解耦模块的有效性。同时,分析还表明:随着机械臂关节数的增加,所需解耦模块数量和体积也随之增多,而解耦模块的应用将大幅增加机械臂的体积、重量和力矩损耗,从而导致绳驱动机械臂大的负载自重比这一优势不在,故而,机械解耦在超过3个自由度的机械臂上不宜使用。针对机械解耦带来的机械臂结构复杂、重量大的问题,研制了一型算法解耦的四自由度绳驱动机械臂“北极星1号”。进一步研究了绳驱动机械臂的运动耦合机理,推导出其关节空间和驱动空间的耦合矩阵,建立了绳驱动机械臂驱动空间、关节空间和笛卡尔空间的映射关系,提出算法解耦的绳驱动机械臂设计方案。针对“北极星1号”绳驱动机械臂,建立其运动学模型,给出了绳驱动机械臂的雅克比矩阵。研究了绳驱动机械臂的动力学建模问题,分三步推导出系统完整的动力学模型。研究了包含绳索特性的串联关节机器人动力学参数辨识问题,通过仿真和试验验证了所构建动力学模型及其参数辨识方法的正确性和有效性。由于绳驱动机械臂系统难以建立精确的动力学模型,本文针对存在复杂动力学耦合、较大的参数不确定性、时变未知外干扰等复杂集总干扰下绳驱动机械臂的轨迹跟踪控制难题,提出了一种基于时延估计(time delay estimation,TDE)技术的滑模(sliding mode,SM)控制算法。所提控制算法主要包括TDE部分和SM部分。TDE部分利用系统自身信号的时延值来估算当前时刻系统的集总动态,实现了不基于动力学模型的控制;而SM部分用于保证复杂集总干扰下系统控制的高品质。最终,通过对比试验验证了所提控制算法的有效性。而由于传统滑模控制是基于线性滑模面设计的,收敛速度和控制精度均需进一步提高,故本文在此基础上,在所提基于TDE技术的滑膜控制算法基础上,针对传统基于线性误差的动态滑模控制算法的响应速度和控制精度不高的问题,提出一种基于TDE技术的分数阶非奇异终端滑模(fractional-order nonsingular terminal SM,FONTSM)控制技术。受益于FONTSM误差动态的创新应用,系统能够保证良好的稳态控制精度和动态响应性能。最终,采用对比仿真和试验验证了所提控制算法的有效性和相对已有算法的优越性。为进一步提升系统控制精度和动态响应速度,同时抑制测量噪声的影响,本文融合自适应控制理论,在所提基于TDE技术的FONTSM控制算法基础上,创新提出一种基于TDE技术的自适应FONTSM(adaptive FONTSM,AFONTSM)控制算法。为有效处理时变集总干扰,该控制算法融合TDE技术、FONTSM误差动态和创新提出的自适应复合趋近律,有效提升了绳驱动机械臂的综合控制性能。最终,利用多组对比仿真和试验验证了所提控制算法相对已有算法的有效性和优越性。最后,总结了全文的研究工作和创新点,讨论了存在的不足与未来的研究方向。