临床中，传统的脊柱手术多采用开放式，对患者带来极大的痛苦且恢复时间较长。为了减轻患者痛苦，基于放射影像的脊柱微创手术应运而生。微创手术为患者带来福音的同时，也对医生提出了更高的要求，增加了手术的风险。将机器人应用于脊柱手术可以发挥机器人精度高、稳定可靠、不易疲劳的优势，是未来的发展方向。　　机器人向着智能化发展，然而现阶段的机器人尚未具备自主完成复杂任务的能力。人机协作作为另一发展方向，在充分发挥机器人长处、提高效率方面有着举足轻重的地位。具有力反馈功能的主从式机器人具有良好的人机交互性能，结合传感技术还能实现预警和自动停止功能。若将上述优势应用于临床，则可以大大减轻医生的负担，降低手术的风险。　　机械系统精度是实现主从运动跟随和主手力反馈的基础和前提。文章首先以提高精度为目的，针对课题组自行研制的脊柱手术机器人，分析了主手及从端机器人的定位误差，建立误差模型并进行了仿真验证。借助粒子群算法，对误差模型中的未知量进行辨识，并对误差辨识算法的有效性进行了仿真验证。　　为实现主从运动跟随，采用了一种基于雅可比映射的增量式控制方法，据此建立主从映射机制，分别求得了主手和从端机器人的雅可比矩阵。对于该映射方式带来的误差，采用前馈神经网络进行补偿；为了进一步消除累积误差，引入位置反馈补偿策略。　　反馈力掺杂主手附加力后，会造成操作者力觉失真，影响力觉临场感。为补偿主手附加力，建立了主手的动力学模型，并进行了简化以及仿真验证。通过动力学解求取，实现对附加力的实时补偿，并在以上前提下实现了力反馈。针对术前机器人动作过程中的跟随误差，将其以力的形式传递给主手操作者，起到警示和限制的作用，阻止误差的进一步扩大。文章建立了反馈力与主从跟随误差之间的阻抗模型，并通过模糊推理的方式实现阻抗参数的整定。　　最后，搭建实验平台，对文中提到的标定方法、运动控制算法、力反馈算法进行了系统实验验证。通过比较标定前后脊柱手术机器人的定位精度，验证文中标定方式的有效性；通过对加入补偿前后主从跟随误差的比较，验证误差补偿算法的有效性；通过比较磨削新鲜牛脊骨过程中的接触力与反馈力，验证力反馈控制算法的有效性。