踝关节作为人体与环境直接交互的典型关节,探明其在多种姿态及肌肉激活状态下的主被动刚度调节规律对于了解人体关节刚度调节机理至关重要。本文结合踝关节刚度研究的国内外研究现状,围绕不同姿态下踝关节的主被动刚度变化规律,以及高效准确的踝关节刚度估计方法等问题,开展了多姿态下的人体踝关节主被动刚度辨识及估计研究。本文的主要内容包括:1)多姿态下的人体踝关节主被动刚度变化规律的探明。针对专用刚度测量装置研制困难、刚度难以测量等问题,本文应用商业化协作型机械臂及随机扰动生成算法实现了专用测量平台的功能代偿,结合刚度辨识理论基础,开展了人体踝关节多个姿态下肌肉静息及激活状态的刚度辨识实验,探明了七个典型姿态及三种肌肉激活下的踝关节主被动刚度调节规律。2)踝关节主被动刚度估计模型的建立。针对踝关节主被动刚度估计模型建模难和数据计算量庞大这一局限,本文基于骨骼肌刚度的产生机理,从肌肉层面建立了两种承载肌骨运动特征和结构统计规律的肌骨骼模型和统计学模型,降低了估计模型的建模难度和数据计算的复杂性,通过与第二章刚度辨识数据及基于刚度辨识数据训练而成的神经网络模型进行对比发现:三种模型的估计精度在89%到96%之间。3)人机刚度传递实验的开展。针对人机刚度表现差异性大的问题,本文借助导纳控制算法及第三章的估计模型提出了一种赋予机械关节拟人刚度特性的刚度传递方案。以人机刚度一致为导向,横向对比了生物关节刚度指导下的机械臂关节扭转和末端垂降过程中关节及末端的实际刚度误差,94%的最低执行精度验证了刚度传递方案的可行性和导纳控制策略的精确性。