随着手术机器人应用范围的日益扩展，在复杂手术环境下，手术规划轨迹传送到手术机器人以及手术机器人高精度、高稳定性地执行手术规划成为了手术机器人研究的重点和难点。本文以国家自然科学基金重点项目“脊柱微创智能手术环境基础问题研究”为依托，以中国科学院沈阳自动化研究所自主研发的智能手术环境为实验平台，针对手术机器人在复杂手术环境中的手术轨迹规划、手术机器人定位和导航等问题，展开深入研究，旨在提高手术机器人复杂环境下的精确性和鲁棒性。本论文的主要内容如下:　　首先，阐述了论文的研究背景和目前手术机器人的发展现状，并提出了手术机器人的层次划分和关键问题。依据手术机器人目前的关键问题介绍医学图像配准方法和手术机器人定位导航方法的相关研究，归纳出手术机器人亟待解决的科学问题。　　第二，基于特征的异维多模态医学图像配准优化算法。针对异维多模态医学图像配准问题，首先介绍了图像模态和维数转换，并介绍了图像识别和配准中常用的特征。在建立图像配准状态空间方程后，介绍了基于扩展集员滤波算法(E SMF)图像配准方法，并与基于扩展卡尔曼滤波和基于无色卡尔曼滤波配准优化算法进行比较，分析其优点和缺陷，针对脊柱图像实验验证了算法的有效性和可行性。　　第三，基于扩展集员滤波算法的动态机器人定位方法。针对动态机器人定位问题，在手术环境的复杂性和手术安全性的需求下，结合手术中可能存在的实际问题，介绍了基于扩展集员滤波算法的单传感器目标定位和基于扩展集员滤波算法的多传感器动态目标合作定位两种方法。进一步根据扩展集员滤波的目标定位方法，设计了机器人控制输入。仿真实验验证了这两种算法的可行性，同时针对两种算法进行了比较，合作定位结果对单传感器的定位效果有显著的改善。结合扩展集员滤波算法的目标定位方法的机器人的控制方法，其控制精度有显著提高。　　第四，基于速度场的手术机器人高精度实时轨迹规划方法。速度场控制较传统的时间轨迹定位方式在轨迹定位误差和轨迹可控可预判性上有着明显的优势。在时间轨迹跟踪条件下，手术机器人在扰动下会对脊柱神经造成损伤。同时，速度场建立手术机器人空间位置和速度的映射关系，准确的位置可以获取更精确的速度，结合扩展集员滤波定位算法的速度场控制可以提高手术机器人的轨迹跟踪精度。为进一步的保证脊柱的安全，控制器设计过程中建立了规划轨迹为核心的主速度场和保护脊柱神经的保护场，仿真和实验验证了速度场控制算法的有效性。　　最后介绍手术系统平台。针对脊柱微创手术中的若干关键问题，本章提出了微创手术机器人系统，搭建手术相关操作平台，使用Staubli Tx60机器人为手术机器人，同时介绍了术前CT图像和术中X射线图像配准系统，OARM图像采集系统，以及结合NDI Polaris光学定位系统的手术机器人导航系统。　　本文建立了基于图像配准的状态空间模型，并结合扩展集员滤波算法提高了图像配准的精度，提出了基于扩展集员滤波目标定位方法，通过单传感器和多传感器合作定位，抑制了噪声对定位过程造成的影响，提高了定位的精度和稳定性。提出了基于速度场的手术机器人高精度实时轨迹规划方法，在高精度定位的基础上结合速度场控制算法，可以实现手术机器人轨迹精确控制和平滑。