脊柱微创手术已经广泛应用于医疗领域,其创口小术后回复速度快的特点被众多医生和患者所青睐。通过结合机器人的高精度和高稳定的特点,可以有效地避免手术过程中因医生疲劳而产生误操作,有效地提高手术的成功率,降低手术风险并提升术后回复效果。根据手术前医生事先设定好的手术流程,按照实际手术环境将医生的操作转化为机器人末端执行器的运动,也可以有效地避免手术过程中因放射光线对医生和病人身体的损害。因此,对于高难度的脊柱微创手术来说,脊柱微创手术机器人成为医疗机器人中的一个研究热点。针对本文脊柱微创手术机器人的工作需求的特殊性,设计了一种6-Stewart并联机器人平台搭建机器人本体。依据脊柱微创手术的实施环境和实施需求,具体细化手术机器人的尺寸、质量、负载以及工作空间本体约束和精度要求。考虑到将编制操作转化为操作机构运动的难度以及机械加工和装配精度的要求,采用虎克铰结合圆柱直线运动单元的设计方案。针对本文脊柱微创手术机器人的运动学问题,构建了Stewart并联平台的运动描述和坐标转换的基本理论,首先推导出逆向运动学的求解解析式,利用循环求解法得到机器人的运动学逆解。经过充分的理论推导和实例计算,对手术机器人本体尺寸和工作空间进行验证,同时为正向运动学求解打下基础。针对本文脊柱微创手术机器人的正向运动学,分析了正向运动学解析解求解方法。根据手术机器人实施过程中的精度需求,采用逼近法的数值解求解方法能够更有效的满足适应手术要求。采用基于BP神经网络模型的有导师自主学习方法,将运动学逆解作为学习样本进行求解,建立并联机器人动平台工作空间和直线驱动单元运动空间的映射关系。最后根据BP神经网络的结构和缺陷,设计了基于遗传网络和L-M误差补偿的改进算法,通过对比多种网络算法的样本数据和模型预测数据的误差分析结果,保证正向运动求解的有效性和可实施性,为脊柱微创手术机器人的临床试验打下基础。