La precisión y estabilidad del sistema de Punción Percutánea Asistida por Robot (RAPP) se han vuelto cada vez más cruciales con la amplia integración de la tecnología robótica en el campo de la medicina. La calibración precisa del sistema RAPP antes de la cirugía influye significativamente en el rendimiento del posicionamiento del objetivo. Este estudio propone un nuevo método de calibración del sistema que aborda simultáneamente la calibración mano-ojo del sistema y la calibración de los parámetros cinemáticos del robot, mejorando así la tasa de éxito de la cirugía y garantizando la seguridad del paciente. Inicialmente, se emplea un método de Calibración Mano-ojo en Bucle Cerrado (CHC) para establecer rápidamente relaciones de transformación entre los componentes del sistema. Estos resultados de CHC se integran luego con los parámetros cinemáticos nominales del robot para determinar preliminarmente los parámetros de calibración del sistema. Posteriormente, se utiliza un algoritmo híbrido, que combina el algoritmo de Levenberg-Marquardt regularizado (LM) y un algoritmo de filtrado de partículas, para estimar con precisión los parámetros de calibración del sistema en etapas. Se realizaron simulaciones numéricas y experimentos de punción utilizando el método de calibración del sistema propuesto y otros métodos comparativos. Los resultados experimentales revelaron que, entre varios métodos comparativos, el enfoque presentado en este documento produce la mayor mejora en la precisión de la punción del sistema RAPP, demostrando la precisión y efectividad de este método. En conclusión, este método de calibración contribuye significativamente a mejorar la precisión, capacidad operativa y seguridad del sistema RAPP en aplicaciones prácticas.