站立是日常生活中重复最多的运动之一，但对于下肢瘫痪或肌肉受损、脊髓受损（Spinal Cord Injury，SCI）、脊髓灰质炎后遗症患者以及下肢肌力不足的老年人患者却无法完成。辅助站立机器人是基于康复技术，集成了控制、信息、机械、医学等多学科的前沿课题。本研究工作以辅助站立机器人为基础，从机器人的设计、工作原理、多模式控制和建立人体站立模型等方面进行了研究。由试验和仿真结果可知，该系统能够辅助人体沿期望轨迹完成站立康复训练，人体可主动参与站立并可控制质心动量，达到了患者为主和机器人为辅的训练目标。本文首先介绍了患者无法站立的原因和辅助站立机器人系统的国内外研究现状，分别从硬件系统的选择和组成以及软件系统的设计和开发等角度说明各部分的工作原理和主要作用。其次，为了分析辅助站立过程中人体的动力学特性，建立了矢状面内人体站立动态模型。该模型可结合逆动力学算法、人体测量学参数和传感器系统所测数据来预测人体下肢的关节力矩。在此基础上进行了仿真与试验研究，通过对比模拟与试验结果验证了模型的可行性。最后，通过扩展卡尔曼滤波算法建立了系统的状态方程和测量方程。试验与仿真结果表明，该算法实现了传感器系统所测数据与模型计算数据的融合。辅助站立机器人末端执行器的运动轨迹决定了人体站立效果，而末端执行器的位置由两个运动关节共同决定。因此本文对辅助站立机器人各运动关节的位置控制方法进行了深入研究。当采用位置速度反馈控制时，虽然滑动关节位置精度较高，但旋转关节位置误差较大，而采用速度前馈控制可同时提高旋转关节与滑动关节的位置精度。在此基础上对辅助机器人的轨迹追踪算法进行了研究。首先推导得出了操作空间内末端执行器位置与各运动关节变量的函数关系。其次，通过所建立的仿真平台对不同运动轨迹进行了仿真研究。结果验证了轨迹追踪算法的有效性及梯形速率的合理性。为了实现患者主动参与站立为主，机器人为辅的目的。本文对患者站立所需辅助力进行了研究，并分析了不同辅助力的作用。推导得出了机器人辅助站立时人体力与力矩平衡方程，并结合扩展卡尔曼滤波算法建立了仿真模型和力控制器。最后搭建了机器人力控制的测试平台。模拟与测试结果验证了所建模型和控制器的合理性与可行性。采用力控制模式可有效减小人机接触力，人体所需辅助力定量供给，更符合实际站立需求。这样既保证了训练的安全性，又保证了患者最大限度的发挥自身主动力参与站立过程，完整的实现了人机结合。机器人辅助站立过程中，需要保证患者的稳定性和协调性。质心位置和动量是衡量站立稳定性的重要指标。根据人体倒立摆模型和拉格朗日动力学方程得出站立过程中质心动量的数学表达式并建立了仿真模型。模拟与试验结果表明，采用不同辅助站立速度时，质心动量幅值变化较大，但可平稳辅助人体完成站立，模拟值与测试值变化趋势一致，所建模型可准确预测站立过程的质心动量。水平方向动量的幅值虽然变化较小，却是保证站立的决定因素。采用辅助平行四边形法可推导了站立过程人体质心位置的数学模型，通过对比模拟与试验结果得出，模拟值与测试值重合度较高，辅助平行四边形法可有效预测站立过程中的质心轨迹。