突如其来的疫情,突显了防疫机器人相关技术的匮乏。大规模咽拭子核酸检测是疫情防控的重要手段,此类繁重且危险的工作,仍然需大量医护人员高强度的辛苦工作。针对口咽拭子采样机器人采样技术研究需求,需要轻柔快速的采样力控制,对小面积不规则采样区域准确的视觉定位,以及面向应用的全自动咽拭子采样机器人相关技术集成。为此,本文研究了基于柔顺操作的咽拭子机器人采样技术,主要研究内容如下:针对核心的采样力柔顺控制技术,本文首先建立了机械臂运动学模型、机器人系统的实时通讯。通过改进原始导纳控制函数,使其具备力跟踪能力,对来自腕部力传感器的数据进行了防脉冲干扰滑动平均滤波,并进行了旋转采样方式的力补偿。实现了咽拭子采样机器人力跟踪导纳控制,完成了相关控制参数优化;经模拟采样实验验证,旋转和平移两种方式的采样力均满足所提力控指标。为了实现机器人自主咽拭子采样,首先对人口腔咽后壁采样区域进行了数据集采集和语义分割标注。根据采集数据集中观察到的特征,合理运用数据增强方法扩增数据。训练语义分割卷积神经网络,实现采样区域的语义分割任务。针对采样特点和卷积神经网络输出的掩码矩阵,提出采用最大内切圆算法来搜索采样点和可采样半径,并设置了最小采样半径;为加快推理速度,便于程序集成,并快速向各类硬件平台部署,将训练好的卷积神经网络模型部署和封装于C++环境下;提出使用示教和拟合直线的方式标定采样棒位姿;对机器人进行了眼在手上的手眼关系标定,结合相机坐标系下的采样点位置,据此计算出一条无障碍的采样路径,并设计试验验证了理论的正确性。最后,面向咽拭子采样应用,完成了系统的集成和优化。本文提出变速接触检测方式,大大提升了采样的速度,变导纳参数柔顺控制提升了采样的安全性。为去除使用额托架等的头部固定方式,基于人脸特征点检测和姿态平均解析算法,实现了机器人对人头部位姿的检测和跟踪,进而给定采样初始位姿,在此基础上,可以很快搜索到各种头部位姿下的咽后壁采样区域。为实现全流程自动化,基于深度学习方法实现了采样试管的自动抓取、拧盖和存放拭子样本。综合集成全部算法,对真人进行了全自动的咽拭子采样试验,结果表明,所设计的机器人系统可以快速、轻柔的完成自主口咽拭子核酸采样任务。