随着老年人口数量的增加,平衡障碍的发病率呈上升趋势。许多老年人由于头晕而摔倒,头晕导致平衡失调,存在很严重的安全隐患问题。平衡失调问题目前是医学界人士关注的焦点,是医学领域亟待解决的问题。我国平衡失调患者逐年增多。但医疗资源十分有限,康复训练方法单一,技术落后。本课题以平衡障碍患者康复训练机器人为研究对象,开展研发的相关工作。人体平衡障碍的成因很大一部分原因是运动感知系统异常,尤其是前庭感知系统功能的丧失或者退化。因此该机器人的首要功能就是通过运动模拟帮助患者训练,能够带动患者进行多种多样康复运动,不断刺激患者产生前庭感觉与深感觉,从而引导大脑主动整合,提升各运动感知器官的能力。另一个功能是利用该机器人创造的失稳仿真环境获取人体平衡运动信息,对患者的平衡障碍类型与程度进行评估。本论文从帮助平衡障碍患者进行康复训练这个主要功能出发,基于“大负载,高速高加速”的特性指标,从总体方案设计开始进行研发。本课题首次将一种新型6-SSP构型的并联机器人应用于医疗领域的平衡障碍康复训练中,解决了传统stewart并联平台虽然具有承载能力强的特性但无法进行高速高加速运动的缺陷,是康复训练机器人领域的一次突破与进步。本文还对新型的6-SSP并联机器人进行全方位的特性分析,包括运动特性、动力特性、结构特性和参数寻优等,目的就是为了更好的了解该机器人的特性以提升性能。研究洗出控制算法。并联机器人为了在有限的运动行程内实现各种各样的运动,离不开洗出控制算法。本课题详细研究了洗出控制算法各通道的滤波器参数对于运动模拟效果的影响。对于经典洗出算法的局限之处,采用多目标遗传算法MOGA算法对滤波器参数进行优化,找到最适合本应用场景的参数,并提高运动模拟的逼真程度。最后搭建起实验平台样机,观察实验平台在经过优化的洗出算法的控制下的运动情况,并与在仿真软件中的仿真运动情况进行比较,验证算法的可行性。