绳驱动连续体机器人具有结构轻量化、柔顺性好、能够实现连续变形等特点,受到学者的广泛关注。由于采用了柔性支撑,而柔性支撑通常具有较小的刚度,因此,此类机器人容易在运动过程中产生形变带来的误差,且机器人的加工和安装也通常会存在误差,这会降低机器人的控制精度。本文通过建立机器人的误差模型,对几何误差进行辨识、标定与补偿,以提高机器人控制精度;在几何误差补偿的基础上,研究连续体机器人的形状感知技术以及反馈控制方法,进一步提高机器人控制精度。提出了一种基于柔性被动支撑的绳驱动连续体机器人构型。该构型由基座、动平台、柔性支撑骨架及驱动绳索4部分连接构成,通过驱动电机牵引绳索,可实现单关节模块的2-DOF弯曲运动。通过基于螺旋理论的指数积公式建立了机器人的正运动学模型,并利用牛顿-拉夫逊迭代法建立了逆运动学的数值求解模型,搭建了绳驱动连续体机器人样机,实现了机器人的运动控制。提出了一种针对绳驱动连续体机器人的误差标定与补偿方法。该方法推导出了绳驱动连续体机器人基于运动学的误差传递模型,利用误差传递模型,实现了基于最小二乘法的机器人几何误差辨识,并将辨识后的误差补偿至机器人的运动学模型,提高了机器人的模型精度。以绳驱动单关节样机为例,对标定算法进行了仿真和实验验证,实验结果显示机器人末端位置精度提高了32.23%,姿态精度提高了81.64%,证明了提出的标定方法的有效性。提出了一种针对绳驱动连续体机器人的形状感知模型以及基于感知传感器反馈的机器人精度提高方法。首先根据柔性传感器特性以及绳驱动连续体机器人结构特点建立了形状感知模型,然后对多种柔性传感器进行了调研与测试,确定弹性磁电应变传感器作为搭建形状感知系统的柔性传感器。利用绳驱动单关节样机和弹性磁电应变传感器对形状感知模型进行了实验验证,实验结果说明了该模型的可行性。搭建了基于柔性传感器的机器人反馈控制系统,对进一步提高机器人精度的方法进行了研究。