随着现代社会的发展,人民的生活水平不断提高,但是我国心脑血管疾病的患病人数却逐年增加。针对心脑血管疾病,传统的治疗方法是由医生操控导管疏通血管或者扩大血管达到治疗效果,但这种治疗方法使医生经常处于辐射中,对医生身体有一定影响。近几年微创手术以创口小、术后恢复速度快等优点逐渐成为医学上关注的热点。微型机器人的出现打开了人们的视野,微创手术与机器人技术结合具有广阔的发展前景。血管机器人是一种工作在人体血管血液中的微型机器人,利用血管机器人治疗心脑血管疾病可以使医生避免辐射的伤害,因而,血管机器人将成为另一种治疗心脑血管疾病的方法。本文选取螺旋形血管机器人为研究对象,对螺旋形血管机器人进行建模和几何参数优化,并研究有效的三维运动轨迹跟踪控制策略。论文中首先介绍了血管机器人的国内外研究现状,总结了目前血管机器人的驱动方式。为了减小血管机器人的体积,选择由外界三维旋转磁场为机器人提供能量。接着分析了螺旋形血管机器人工作的血液环境:三种常见的血管形状(直径不规则血管、弯曲血管和分叉血管)对血管壁压力、血液速度和血管壁切应力的影响,以及血液流变学参数的变化情况;考虑到不同的血管形状对血液速度的影响,建立血管机器人的运动学和动力学模型;为了使血管机器人在血管中更有效的运动,分析了机器人的几何参数与机器人运动之间的关系,并利用遗传算法优化血管机器人几何参数,为建立螺旋形血管机器人运动轨迹控制提供基础。目前对于血管机器人的运动轨迹研究还停留在二维平面上,实际上机器人在血管中执行任务时存在前后平移、俯仰运动和旋转运动多种状态,仅仅研究机器人的二维平面运动并不能反映机器人实际的运动情况。因此,本文研究螺旋形血管机器人的三维运动轨迹控制方法。文中首先分析了运动轨迹跟踪思想,通过控制血管机器人的姿态角进行运动状态控制,然后提出了小脑模型神经网络控制方案,使机器人在前面建立的三种血管模型中进行三维运动轨迹跟踪,并利用PID控制与小脑模型神经网络控制方案进行仿真研究。研究结果表明,提出的小脑模型神经网络控制方法具有较高的轨迹跟踪精度和较快的收敛速度。