康复机器人作为集康复医学、生物学、控制学等诸多学科为一体的新型交叉技术,在运动康复研究领域得到了广泛关注并成为研究热点。然而,现有康复机器人不能像作业治疗一样根据患者的需要来调整训练模式,因而缺乏个体适应性和有效的控制策略从而影响康复训练效果,使得康复机器人的应用受到了一定限制。为此,本文基于生物反馈思想,引入肌电反馈技术研究下肢康复机器人自适应交互控制策略及实现方法,实现基于受试者运动状态的自适应训练策略调整,具体工作如下:首先,将人-康复机器人运动系统看作一个整体,利用几何法和拉格朗日法分别建立下肢康复机器人的人机运动学和动力学模型,同时考虑人体运动对系统模型的影响,对所建立的模型参数进行修正,分别通过Adams和Matlab进行下肢康复机器人系统运动学和动力学的比较分析,验证人机系统模型的正确性。其次,针对人体运动状态同各组织部分生理电信号的一致性,通过受试者下肢运动过程中肌电信号的积分肌电值能量差异性分析,实现对受试者下肢不同运动意图的识别;同时,针对运动过程中的疲劳状态,利用决策树对肌电频域指标进行分析,进而实现对人体疲劳状态的估计。再次,针对人体运动的不同疲劳状态,构建康复系统的自适应交互控制策略:非疲劳阶段,建立基于肌电-人机交互力的信息融合模型实现运动轨迹的在线规划,并针对人体结构差异性及人机系统模型不确定问题,设计间接自适应模糊控制器实现对系统驱动力矩的自适应调整;过渡疲劳阶段,设计模糊PID控制器,实现对受试者运动轨迹的跟踪控制。最后,搭建下肢康复机器人控制实验系统,设计了包含数据采集和传输、数据处理设备、控制驱动器和下肢康复机器人的硬件平台,并编制了信号处理和控制软件;采集健康受试的肌电信号,运用本文方法进行运动模式识别和疲劳估计,并将本文提出的自适应交互控制策略应用于实验系统中,验证本文所研究控制策略的有效性。