目前,由于我国人口老龄化程度加剧,老年人中常见的中风患者数量也在同步增加。患者在中风后及时进行康复训练会使其受损运动功能有显著提高。传统的下肢康复训练中需要进行一对一辅助训练,现在我国康复医师数量严重不足,康复训练过程枯燥乏味,不能充分调动患者的训练积极性,并且不能把患者训练过程中产生的数据进行量化评估。虚拟现实技术应用于下肢康复训练可以激发患者的训练兴趣。因此论文提出了基于步态分析的下肢康复训练方法和适用于本下肢康复训练方法的评估模型,论文主要内容如下:研究康复医学理论和传统下肢康复训练方法,结合医学知识对下肢康复虚拟训练需求进行分析,对整个下肢康复训练设备的结构和关联关系进行了分析,选取适合的传感器。论文根据人体步态周期的特点和规律结合Kinect传感器获取到的人体骨骼数据设计了将骨骼数据转化为人体步态参数的方法。对由骨骼数据转化而来的步态参数进行精度验证,同时给与患者行走时姿势进行监控提醒。根据下肢康复训练需求和设备设计两种不同的虚拟训练环境,提出了一种要求患者踩中投影出来的虚拟脚印并计算重合程度的训练方式,规划出具有目标任务的下肢康复训练任务,将由Kinect骨骼数据转化而来的步态参数反映到训练中,让患者自己和医师直观的了解当前训练状态。论文将网络分析法和灰色系统理论以及模糊综合法三种方法组合起来,根据论文中训练方法会影响到训练效果的各因素,利用网络分析法建立患者训练效果评估指标体系及其各指标的权重,再由灰色系统理论构造灰色评估矩阵,最后运用模糊综合评估方法建立评估计算模型。为了验证论文提出的下肢康复训练方法以及评估模型,设计开发了下肢康复训练原型系统。通过本原型系统患者可以在虚拟现实环境下进行下肢康复训练,训练过程中产生的数据可以通过康复训练评估模型对患者进行一个客观的评估。