近年来,患有眼科疾病的人数和眼科医生的数量之间的矛盾日益加剧,结合医生丰富临床经验的主从控制的眼科手术机器人逐渐成为研究的热点。本文以主从式的6-PSS并联执行器为研究对象,围绕其在眼科手术机器人上应用的部分关键技术展开研究,包括执行器运动学建模、工作空间分析、结构优化、微力感知和触觉传递等几个方面。具体研究内容如下:（1）对6-PSS并联执行器进行运动学建模。采用空间闭环矢量法建立了主执行器的逆运动学模型。针对牛顿法求并联执行器正解存在计算量大和解的收敛性易受迭代初值影响的问题,采用BP神经网络与牛顿法相结合的方法建立了执行器的正运动学模型。并在速度回路求取了主执行器的雅克比矩阵。最后通过仿真验证了正、逆运动学模型和雅克比矩阵的正确性。（2）针对传统的极坐标搜索算法求并联执行器工作空间边界存在搜索效率低的缺点,提出了基于二分法的快速极坐标搜索算法。将二分法求函数零点的思想应用于求执行器工作空间的边界,降低了算法的时间复杂度。并采用基于二分法的快速极坐标搜索算法分析了主执行器的位置工作空间、姿态工作空间和可达工作空间。（3）为了满足从执行器工作空间和电机的输出能力的要求,采用多体动力学软件对从执行器进行了多目标优化。在创建设计变量的基础上采用参数化关键点的方法建立了从执行器的参数化模型,并创建了的执行器的目标函数和约束函数。在此基础上,研究了不同的设计变量与执行器的目标函数之间的关系。最后采用线性加权和法对从执行器进行了多目标优化,并采用蒙特卡罗法对执行器的工作空间进行了量化分析。仿真结果表明,在优化后执行器的工作空间增大了9.8%,移动副驱动力最大值的均值减小了6.5%。（4）为了实现执行器在无力传感器条件下的微力感知,研究了执行器的重力补偿方法。采用BP神经网络辨识出执行器的重力模型,通过前馈主动补偿掉执行器自身重力的干扰。在此基础上,在关节空间采用基于干扰观测器和反作用力观测器的四通道双向控制算法对6-PSS并联执行器进行了主从双向控制。最后对主从执行器进行了指令跟踪和触觉传递实验。实验结果表明,PD+BP神经网络重力补偿控制可以提高指令的跟踪能力;基于BP神经网络重力补偿的主从双向控制可以实现良好的力触觉感知,提高了系统的透明性。综上所述,本论文以6-PSS并联执行器为研究对象,围绕其在眼科手术机器人上应用的部分关键技术展开了较为系统的研究,为并联执行器在眼科手术上的应用奠定了一定的基础。