静脉穿刺是医院中常规的诊疗手段,广泛应用于静脉采血、输血、置管和点滴等场景。静脉穿刺通常靠医护人员手动完成,穿刺失败率较高,尤其是在诸如新冠肺炎疫情中容易造成医护人员交叉感染。因此,使用机器人代替医护人员执行静脉穿刺显得十分必要。本文在第一代静脉穿刺机器人的原理样机的基础上,设计控制系统的软硬件,设计静脉感知定位算法和视觉引导与力反馈结合的控制策略,以实现机器人的感知与控制。首先通过分析医护人员执行静脉采血的过程,设计机器人执行静脉穿刺的流程,并结合人体静脉特征提出机器人的设计指标。在第一代原理样机的基础上,设计一套多层控制系统,并分别完成感知与决策层和本体控制层硬件的选型。在硬件的基础上,使用模块化设计方法设计软件系统架构。然后在已有感知与决策层硬件的基础上,设计并实现静脉感知与定位算法。算法分为两部分:第一部分为静脉图像处理,实现静脉在二维图像中的定位,算法分为滤波降噪、图像增强、阈值分割、形态学处理和骨架提取等步骤;第二部分为立体匹配算法,本文借鉴跨尺度代价聚合框架,设计立体匹配算法,使用高斯降采样得到不同分辨率下的图像集,在不同分辨率下进行代价计算和代价聚合,然后再计算视差,在保证匹配精度的同时提高运算速度。之后进行机器人本体控制,包括基于遗传算法的轨迹规划和基于穿刺力反馈的阻抗控制。轨迹规划中首先根据穿刺决策选择出易于穿刺的预备位姿,然后使用遗传算法进行零位和预备穿刺位姿之间轨迹的优化,得到最优时间规划。在机器人的控制方法中,本文引入基于穿刺力反馈的阻抗控制,实现视觉引导与力反馈控制结合的控制策略。最后本文设计仿真和实验环节。实验环节中,在硬件方面改变光源条件,在算法上采用不同图像增强算法,对比图像处理结果。仿真环节包括控制策略的仿真和软组织穿刺仿真。控制策略仿真用于验证基于穿刺力反馈的阻抗控制,研究不同阻抗参数下控制器的控制效果。软组织穿刺仿真用于模拟人体组织穿刺过程,研究穿刺过程中的穿刺力,研究不同进针角度、位置和速度下穿刺力的变化情况。