针对脊柱微创手术对手术器械定位的高精度、高稳定、高可靠要求，研发了基于CT图像引导的脊柱微创手术机器人(Minimally Invasive Spine Surgical Robot,MISSR)系统，该系统主要包括医学图像采集和成像、机器人本体及运动控制、计算机数据处理及图像导航系统等子系统。本系统能够为医生搭建可靠的手术操作平台，使手术工具避开脊柱手术区域的敏感组织，精确到达病灶部位，提高手术成功率、减小手术风险、减少手术并发症。　　 MISSR系统的定位精度是临床应用最重要的技术指标之一，对于提高手术成功率具有十分重要的意义。然而，此系统是一个包含多个子系统的复杂系统，有很多因素会引起系统定位误差。本文在分析各种误差产生因素的基础上，建立系统定位误差链模型，对其中的关键技术进行研究，对产生误差的主要环节采取了分类补偿策略。最后，通过实验对系统定位精度进行了测试和验证。本文围绕产生误差的各种因素和减小误差的方法展开详细分析，主要工作如下：　　 (1)在分析MISSR系统总体架构的基础上，根据本系统特点建立了分层控制的系统体系结构，介绍了系统主要模块设计原则。分析了系统各个坐标系之间的变换关系和手术流程，将众多误差因素归为三大类：CT图像空间和机器人空间坐标系映射误差、手术机器人本体定位误差和运动控制系统误差。　　 (2)研究了图像空间与机器人空间映射方法和基本原理，分析了基于体外标记点空间映射的主要误差来源，以及这些误差之间的传播机理。针对图像空间标记点定位误差各向异性分布问题，采用了基于无迹卡尔曼滤波的空间映射算法，提高了映射精度。通过仿真验证了空间映射误差传递关系，并对比了不同空间映射算法对映射精度的影响。设计了适合系统特点的标记点形式，通过实验验证了映射算法的有效性，给出了通过优化标记点分布来减小空间映射误差的具体措施。　　 (3)基于旋量理论指数映射的方法建立了机器人本体运动学模型，从而避免了Denavit-Hartenberg建模方法带来的奇异性。根据机器人本体机构和误差产生的特点，将定位误差源分为几何误差源和非几何误差源。针对几何误差因素，采用指数积方法建立误差模型，通过实验辨识出机器人真实运动学参数，从而减小了这类误差。针对非几何参数误差，采用了基于粒子群优化的径向基函数神经网络来进行误差补偿，进一步提高了机器人本体定位精度。　　 (4)针对在脊柱手术受限工作空间条件下，避免机器人运动过程中与病人发生碰撞，与此同时满足快速定位的要求，设计了相应的执行机构驱动方案，通过调整相关参数减小了多轴联动时的轨迹误差。采用了控制器局域网总线技术，实现了系统通讯正确性、实时性和可靠性要求。　　 (5)课题组研制了基于CT图像引导的MISSR系统原理样机，完成了实验室条件下的人体脊柱模型实验和手术室条件下的活体动物实验，通过实验验证了本文提出相关方法和算法的有效性。　　 以上工作为开展机器人辅助脊柱微创手术临床应用奠定了良好基础。同时，本文中涉及理论分析和实验方法具有一定的通用性，能够为医疗手术机器人领域相关研究工作提供参考。