线驱软体机器人由于其材料特性与结构特点,相较刚体机器人有更好的灵活性、可达性和环境顺应性。将软体机器人设计融入到微创手术中,可以进入原来人手较难到达操作的部位(如器官背面)进行手术操作,而不用扩大创口。为了进一步减轻外科医生的操作负担,提供更稳定的手术操作环境,我们希望手术操作系统对于呼吸、心跳等器官运动能够进行自主补偿。而设计相应的传感器完成环境信息感知,是机器人自主控制的先决条件。本文针对线驱软体机器人手术系统设计并制造了相应的接近传感器以及力传感器,以及进行了所制做传感器的标定与性能测试。并且使用自己制造的传感器结合软体手术操作臂实现了控制实验,验证了传感器的实用性。本文提出了一种基于光纤原理的接近传感器方案,用来在前置摄像头由于目标过近而无法提供有效信息时进行距离信息的获取,为下一步手术操作提供参考。另外,当手术操作器械比较长,无法使用力传感器进行末端接触状态的反馈时,也可以使用接近传感器进行目标器官运动情况的反馈。接下来为了能够在手术环境中使用,对于该传感器进行了不同目标表面和不同使用环境的测试与标定工作。测试了传感器性能在不同介质环境、外界光线下的表现,以及检验了传感器的结构可能会带来的干扰影响。最后,使用嵌入了接近传感器的软体操作臂结合简单的位置控制器,进行了静止目标的位置控制实验,证实了系统的可用性。本文提出了基于光学原理的,可以融合到软体手术操作臂末端的硅胶力传感器的设计方案,并进行了传感器的实现。文章提出了两种力传感器设计原型,根据制作后的传感器表现,进行了性能的比较与分析。微创手术机器人由于其特殊的使用环境,对结构的集成化有较高要求,作者利用传感器制作材料的透光性,进一步提出了一种将接近传感器与力传感器融合的使用方案,并进行了测试与分析。最后,基于嵌入了该传感器的软体操作臂平台进行了静止对象的力控制实验,验证了该传感器的实用性。另外作者还使用该系统进行了软体手臂与刚性臂对于器官冲击力吸收的对比实验,验证了使用软体手臂进行手术操作的安全性。最后,作者针对心脏位置跟踪任务提出了一种含有参数自适应的迭代学习算法,主要为了解决软体操作臂的动态跟踪问题。并针对该算法提出离散时间系统的李雅普诺夫函数进行控制器的稳定性分析,证明了算法的收敛性。为了验证控制器的控制效果,作者使用比例微分位置控制器与所提出的自适应迭代学习控制器,在硅胶模拟心脏平台进行了心脏追踪的对比实验。