本课题中的上肢外骨骼机器人康复训练系统针对中风后遗症导致的上肢运动功能障碍患者的康复训练过程,基于神经可塑性理论、易化技术和运动再学习方法,结合传统康复医学、人体解剖学、康复工程、机器人学,采用信息融合、智能计算机技术展开相关研究。该外骨骼机器人可代替医护人员帮助患者进行相关康复训练,可实现维持关节活动度、增强肌力和改善肢体与肌肉的协调性,一定程度上刺激受损神经的自我修复。论文以人体上肢关节运动机理与人体上肢解剖学为理论依据,从临床康复过程的安全性、有效性、实用性和舒适性角度出发,设计了一种新型的基于模块化关节的混联式可调节6自由度外骨骼,适用于坐姿/站姿状态下人体上肢单关节/多关节康复运动训练。该外骨骼模块化的结构特点使单关节的康复训练更加方便、灵活。此外,基于能量守恒定律的空间重力平衡机构的设计应用,实现了外骨骼自身大部分重力的自平衡,在一定程度上保证了康复过程的安全性并降低了驱动成本。基于SEMG的产生机理,提出SEMG与关节角度间具有多对一的规律性和随机性的概率关系,结合主成分分析法对SEMG多组特征值进行降维,通过不同样本集训练,建立SEMG-关节角度的HMM模型,该模型可实现离线构建SEMG-关节角度库,用于预测关节角度值。通过与BP神经网络和RBF神经网络建模的相关指标对比,得到在本研究中采用HMM建模,可实现预测平均准确率更高、在线预测实时性更好的结论。SEMG一定程度上代表了人体运动的主观能动性,将其应用于上肢外骨骼康复系统中,能更好地激发受试者的康复积极性,加快神经系统重塑,提高康复效率。基于SEMG和轨迹线性化方法(TLC),设计了一种交互式控制器。控制器包括基于外骨骼动力学模型的关节力矩回路和基于PD谱理论的误差调节器两部分组成,误差调节器可实现在线实时调节误差,实验结果证明,控制器具有良好的轨迹跟踪性、抗干扰性和鲁棒性。根据受试者所处的不同康复阶段,设计了被动和主动两种康复训练模式。基于传统的康复训练方法,在每种康复训练模式下分别进行单关节单自由度运动训练和多关节多自由度复合运动训练。最后,搭建上肢外骨骼康复训练系统实验平台,进行相关实验研究,分析实验结果,结果证明所设计的上肢外骨骼康复训练系统能够实现不同模式下单关节/多关节的康复训练,所设计的基于SEMG和TLC的控制器在主动康复训练中能够达到临床康复训练要求,实现良好的轨迹跟踪效果。