血管介入手术机器人的发展极大改善了传统介入手术中存在的弊端,降低了医生的身体负担和辐射风险。但是现有的血管介入手术机器人存在医生远程手术信息获取不完整、智能化程度较低以及人机协作程度低等问题,对医生使用介入手术机器人的手术效果造成较大影响。本论文针对以上三个关键问题展开研究,主要进行了以下3方面工作:（1）设计并搭建主从式血管介入手术机器人系统,综合评价机器人系统各项指标,实现术中力位信息实时采集及主从远程操作。基于仿生学原理,分析医生手指捏合机理,设计了一种柔性可逐渐施力的从端导丝夹持机构,并构建捏合力闭环,实现机器人对导丝的柔性精准力觉夹持。基于力矩平衡原理,设计导丝递送力测量机构,增强微弱力感知能力。基于无线传输技术设计并搭建主从式无线遥操作控制系统,通过主从人机双向力闭环控制算法,构建医生遥操作力觉临场感,并通过多种术中交互传感器及可视化界面实现医生对于远程机器人多项实时信息的感知。（2）通过采集导丝在血管体模中递送时的力位信息,基于Softmax机器学习算法进行模型训练,将得到的机器学习模型应用到实时手术实验系统中,实现介入手术过程中导丝递送状态的实时预测,辅助远程操作的医生进行手术操作与调整手术方案,提高利用介入手术机器人进行手术的安全性能。实验结果表明所设计的导丝递送状态判别模型置信度高,满足血管介入手术要求。（3）通过深度分析实际医生手术操作场景及手术动作含义,基于导丝递送状态判别模型实时评估操作者以及机器人表现情况,建立人机信任度评估模型,实现对当前人机协同程度实时、稳定评估。以医生手术决策为主体,机器人决策为辅助,提出一种主从协同映射模型,构建起人机协同操作手术机器人系统。实验结果表明,基于人机信任度的主从协同映射模型可以对主从映射比例进行实时动态调整,实现了自适应不同手术情况的三种主从操作模式,提高了血管介入手术的安全性及效率,改善手术效果。