随着机器人技术的不断发展，对机器人触觉感知的研究日益重要。本论文旨在探索时变高维非线性条件下的柔性触觉传感器并联电阻模型的解耦问题，主要内容如下:　　 1.分析了三维力柔性触觉传感器的国内外研究现状，简要回顾了近年开发的各种触觉传感器的结构原理及制作工艺，同时对基于柔性导电橡胶的皮肤传感器并联电阻模型进行了介绍。　　 2.以并联电阻模型为基础，分析了工程中高维非线性模型的求解难点。介绍了同伦算法的研究背景，并阐明选择同伦算法和RBF神经网络逼近算法的原因。　　 3.针对柔性触觉传感器的解耦问题，在经典同伦算法的基础上，引入含时的嵌入量t，同时通过实验选取信赖域方法的Dog-leg算子来实现零点路径的跟踪，该改进的算法在保持高效率的同时提高了解耦精度，有效解决了奇异性问题，并具有较强的鲁棒性。同时，针对均匀跟踪中的信息冗余现象，发现了一阶优化量的周期性，并给出了一种周期性跳跃跟踪方法，进一步提高了算法的效率。　　 4.作为另一种解耦思路，本部分使用了RBF神经网络方法，并且比较详细地介绍了实验仿真步骤，最终给出调优之后的参数。　　 论文最后总结了柔性触觉传感器的解耦算法，列举了各种试验过的算法的优劣，阐明了解耦中的矛盾和困难，并为下一步研究工作提出了相应的建议和解决思路。