下肢康复机器人是一种辅助下肢功能性运动障碍的患者进行康复训练的智能医疗设备。针对下肢外骨骼康复机器人进行了研究。主要研究内容包括:(1)根据本课题组所研究的下肢外骨骼机器人的功能需求,及下肢康复训练患者的特点,提出宜人性步态规划方法。分别针对具体患者的离线的步态规划和适应患者训练时实际步态的在线适应性调整部分。前者是为康复医师提供患者一个比较准确、客观的步态范围(步长、步态周期)来指导患者在最舒适、自然的状态下进行正常行走。后者是医师可依据参考数据为患者在康复训练过程中进行适当调整。采用此种方法便可得到适于存在单个差异的患者的步态规划,使患者得到更好的康复训练效果。(2)离线规划是在训练前为患者的根据自身身体参数和训练方案规划适合特定患者的步态轨迹的过程。采用径向基神经网络对所获得的样本数据进行训练,以实验对象的6中身体参数为训练的输入(年龄、身高、体重、性别、大腿长、小腿长),输出即为需要的步长和步态周期。(3)在线规划是当患者根据规划的步态进行训练时,实际步态产生偏差的情况下,对步态进行适应性即时规划,使新步态,即能适应患者的实际步态,又符合正常人的步态特征,避免训练中发生对患者的损伤,有防止患者采用病态步态,影响训练效果。在线规划部分采用一种自适应CPG生成下肢外骨骼的实时步态轨迹的方法。通过根据步长和步态周期求解关节角度轨迹,并将其拟合为有限阶傅里叶级数。进而建立康复机器人傅里叶系数与步长、步态周期之间的模糊关系。之后,建立CPG网络并使之与傅里叶系数相关联,形成步态实时在线规划。(4)基于本课题组开发的下肢外骨骼康复训练机器人模型,将Solidworks建立的下肢外骨骼虚拟机与matlab/simulink进行联合仿真,可以实现离线预测与在线规划,验证了方法的可行性。