椎弓根钉的精准置入是腰椎椎弓根钉微创手术的关键环节,目前医生是在X光片引导下徒手完成椎弓根钉置入操作,由于需多次拍片纠正置入螺钉的位姿,手术时间往往很长,医生和患者也会受到X光辐射的伤害。此外,医生在手术中会疲劳和“手抖”,使置入螺钉的实际位姿与理想位姿之间有一定偏差,影响了手术效果。由此可见,自主研发一种腰椎椎弓根钉微创手术引导机器人,并就其关键技术进行深入研究,具有重要的理论意义和临床应用价值。首先,本文深入分析了国内外脊椎手术机器人研究现状,结合医生实际需求和手术特点,确定了腰椎椎弓根钉微创手术引导机器人的功能需求和性能指标,进而提出了在Stewart平台前后各串联一个移动自由度的手术机器人整体方案,并制定了相应手术流程。其次,对手术机器人进行了位姿和工作空间分析。计算了机器人内部位姿变换关系,以Stewart平台为核心进行了手术机器人的逆运动学分析和正运动学分析,并采用蒙特卡洛法计算了手术机器人的姿态工作空间和位置工作空间,为机器人的位姿计算和运动控制奠定了基础,同时也为驱动系统的选型和设计提供了依据。再次,以运动性能、承载能力和刚性指标为目标函数,以铰点分布和初始杆长为优化变量,以手术姿态范围要求和结构尺寸限制为约束,采用遗传算法进行了单目标优化,优化后三种性能分别提高了110%、111.62%、539.4%。采用NSGA-Ⅱ算法进行了多目标优化,确定了Stewart平台的最佳结构参数。依据优化结果对Stewart样机的机械结构和控制硬软件进行了详细设计。然后,分别基于逆运动学分析和正运动学分析建立了姿态误差模型,采用蒙特卡洛法分析姿态误差概率分布,发现三个姿态角误差均服从正态分布,且γ的误差范围更大,进行了敏感性分析,发现敏感系数分布存在相似性和对称性,这些方法和结果为Stewart平台的精度设计提供了依据。基于误差模型建立了标定模型,对42个误差变量按特定线性关系组合而成的36个参数进行辨识,为简化补偿步骤,设定能观矩阵QR分解的R矩阵对角线元素为0的列对应的6个误差变量为0,计算误差补偿值,仿真结果显示理想情况下,补偿后误差基本被消除。采用微粒群算法进行标定位姿优化选择以解决随机测量噪声下辨识结果不准确的问题,仿真结果显示辨识和补偿效果均有明显提高。最后,为验证标定方法的效果,使用两轴倾角仪进行了姿态误差标定试验,实验结果显示补偿后绝大部分姿态误差均明显减小。本文的误差标定方法操作简单、成本低廉、效果明显。本文研究成果为后续手术机器人的产业化奠定了基础,为手术机器人的研制和临床应用提供了一种新思路,具有重要的参考价值。