微创手术能够很大程度的减轻患者的痛苦,同时具有流血少、恢复时间短等优点。传统的微创手术流程需要医生全程操作微创手术器械,在手术持续时间比较长的情况下医生很可能会因为疲累而出现失误的操作。手术机器人因为其操作精确、可长时间进行手术操作等优点在手术中得到越来越广泛的应用。然而,如何方便快捷的操作手术机器人成为困扰医生的一个难题。一些常见的人机交互方式如操纵杆、声音控制等在手术室环境下都存在着一些缺点。操纵杆控制需要医生中断手术来操作,而利用声音控制的机器人容易受到手术中其他医生的声音干扰出现误操作。为了解决上述的缺点,本课题提出一种基于眼球控制的手术机械臂自动移动控制算法,并针对妇科子宫切除手术的实际需求设计了两种基于眼球控制的机械臂移动模式。同时设计了硬件与软件结合的安全保护机制,确保机械臂在操作过程中不会对患者造成二次伤害。本文采用了深度学习方法进行注视方向预测,将医生的眼部图像输入到注视方向预测模型,模型输出对医生的注视方向预测结果。在得到了医生的注视方向预测信息后,通过特定的映射关系将注视方向信息转换为机械臂的移动控制指令,驱动机械臂移动。外科医生只需要利用眼球移动就能控制机械臂辅助完成手术操作。本文结合手术室中的实际需求设计了两种机械臂的移动模式。第一种为定向移动,这种模式下将注视方向信息转换成机械臂的移动方向信息,机械臂向目标方向步进一定距离。第二种模式为定点移动,这种模式下将医生的注视方向信息转换成机械臂目标点的坐标信息,然后驱动机械臂移动到目标点。外科医生能利用眼球的移动来控制机械臂的移动,降低了医务人员操作机械臂的难度,同时操纵机械臂变得更加自然和简单,减轻了医务人员的工作负担。在妇科子宫切除手术机器人上对人体模型进行操作试验,验证了本文所提出的算法的可行性。