冠状动脉旁路搭桥手术是近些年来治疗冠心病的主要手段,为避免后遗症实施手术时一般采用非体外循环方式。非体外循环方式就是手术时利用机械固定心脏表面被操作区域,减少心脏运动对手术的影响,但仍会存在剩余运动。为了进一步减弱剩余运动的影响,研究人员开发出跟踪心脏运动信号的机器人主从手系统。在手术时,手术画面通过操作台的摄像机显示在控制台上。利用合适的控制算法控制操作台上机械臂的末端与心脏表面的特定点保持同步运动,这样医生在控制台远程实施手术时便可以避免心脏运动带来的影响。而心脏运动具有不规律的特点,许多控制算法并不能使手术机器人保持对心脏运动信号的精确跟踪。本文就如何控制PHANToM机器人精确跟踪心脏运动信号这一问题展开研究。针对心脏运动信号的速度和加速度求解问题,本文建立了心脏运动信号傅里叶级数模型。对心脏运动信号进行了频谱分析,发现心脏运动信号主要由心跳和呼吸分量及其谐波组成,再建立心脏运动信号模型并通过遍历方式选取合适的谐波数使模型误差达到最小。为解决力矩与机器人末端位置的转换问题,本文对机器人进行运动学和动力学分析。针对心脏运动信号的精确跟踪问题,本文采用了无速度测量跟踪控制算法实现对心脏运动信号进行跟踪。该算法属于输出反馈控制算法,但不需要反馈中的速度量便可实现对心脏运动信号的跟踪,由于反馈项中的位置与速度等信息均由传感器测量获得,这意味着减少了一部分测量误差输入,进而降低了算法的跟踪误差。通过Matlab对算法进行数值仿真,并与传统控制方法进行比对,表明该算法拥有更小的跟踪误差。针对算法初始时间段输出力矩过大的缺点,选用消去力矩输出式中双曲余弦函数部分这一改进思路,对原算法进行改进。并通过仿真结果验证改进算法的可行性。另一方面,本文应用OpenHapticsTM Toolkit建立虚拟环境模拟实际心脏跟踪系统,对无速度测量跟踪控制及其改进算法进行跟踪控制实验研究。综合仿真和实验结果可以看出,与传统控制算法相比,无速度测量跟踪控制算法及其改进算法拥有更高的跟踪精度。