随着环境恶化、生活压力增大、饮食结构失调等原因使得脑卒中的发病率逐年升高,其中有70%的患者会引起偏瘫症状。目前,偏瘫患者康复治疗以医师一对一辅助运动为主,费用昂贵,医师数量缺口巨大,因此开展用以脑卒中患者的运动辅助医疗机器人技术研究,对于脑卒中患者的康复有重要的意义。现阶段医疗康复机器人以实现患者被动康复为主,而最新临床研究证明,主动康复可以激发患者康复训练的主动性,更加有利于患者运动功能的重建和康复。表面肌电信号(sEMG)是人体肌肉收缩在皮肤表层产生的一种生物电信号,能够反映神经肌肉的活动;将sEMG引入机器人系统可以实现患者根据自己意愿的主动康复训练,有利于获得更好的康复效果。本文针对脑卒中患者单侧肢体运动功能受损的特点,研究了基于患者健侧sEMG的上肢康复机器人控制方法,实现了患者运动意图的分析提取,并依据其自身运动意图进行康复训练。本文主要的研究内容如下:首先,介绍了肌电信号的产生机理和人体上肢表面肌电信号与关节角度采集系统,运用该系统采集了人体上肢六块肌肉八个通道的表面肌电信号,并对其进行时域分析,提取了多种表面肌电信号特征。其次,研究了基于sEMG的关节定量估计方法。将提取的sEMG特征作为输入,关节角度作为输出,采用支持向量机(SVM)方法和极限学习机(ELM)建立了sEMG特征与关节角之间的定量关系模型,并采用万有引力搜索及其改进算法对SVM模型参数进行寻优处理,进一步提升模型预测效果。再次,建立了实验室中康复机械臂的动力学模型,同时引入阻抗控制方法中基于位置的阻抗控制策略,并且通过仿真实验证明了阻抗控制方案的可行性。而后构建了基于患者健侧sEMG的上肢康复机器人实验系统,以健康人作为实验主体,开展基于sEMG的康复机器人在线实验,验证了基于sEMG的主动康复系统的可行性。最后,对本文进行总结,并讨论了不足之处和下一步需要深入研究的问题。