随着老龄化社会的到来,肢体运动障碍患者康复成为一个亟需解决的问题。康复机器人对于提高康复效率、保证康复质量、降低工人劳动强度具有重要意义。康复机器人作为辅助治疗工具,其运动模式应丰富且有效,针对不同病情和不同恢复期的患者其运动模式应具备适应性。气动肌肉作为一种新型气动驱动元件,在新型医疗康复机器人、柔性外骨骼矫形器等方面有广阔的用途和应用前景。开展气动肌肉驱动的踝关节康复机器人在多种交互模式下的人机协作控制理论与技术研究,为肢体运动障碍人群提供一套柔顺、安全、高效的医疗康复机器人设备,对改善患者康复效果,提高患者康复的主动性和积极性十分重要。该研究不仅对气动驱动材料与控制等前沿领域具有积极的推动作用,而且对康复与辅助系统的设计开发等应用领域具有重要的现实意义。依托国家自然科学基金项目,本文对气动肌肉驱动的多自由度踝关节康复机器人及其人机协作控制展开深入研究。分析柔性踝关节康复机器人的机构模型和运动控制技术,研究基于交互力和柔顺模型的人机协作控制机制,为机器人辅助的患者多模式训练奠定基础。进一步考虑患者在康复过程中的肌体活动和脑神经控制回路,研究基于肌电信号、脑电信号等生物信号的机器人智能控制方法。本文从多自由度柔性踝关节康复机器人的机构模型和运动控制、人机力交互控制、人-肌-机协作控制、人-脑-机协作控制等方面进行了充分的理论分析和方法设计,完成了多种模式下的人机协作控制实验,主要研究工作包括:(1)多自由度柔性踝关节康复机器人的机构建模和运动控制研究。针对气动肌肉通过内部气压控制其收缩长度和拉力的特性,设计一种气动肌肉并联驱动的二自由度柔性踝关节康复机器人,建立其运动学和动力学模型并验证;结合软硬件开发形成康复机器人系统,通过分析气动肌肉气压及其位移、输出力之间的关系,研究康复机器人平台的高性能运动控制方法;针对气动肌肉驱动器在控制过程中存在的建模误差及人机交互等外部干扰,提出一种自适应反演滑模控制器,通过估计外部干扰来自适应调节控制律,可实现机器人对预定训练轨迹的高性能准确跟踪,受试者实验表明该方法具有很好的鲁棒性。(2)基于层级柔顺的踝关节康复机器人柔性交互控制研究。根据患者的意图和主动努力以及与机器人间的交互作用,建立柔性康复机器人的阻抗控制模型;研究适应患者交互作用和运动能力变化的辅助控制策略,充分考虑气动肌肉驱动器的柔性特征,提出一种创新的层级柔顺控制结构,从关节空间的驱动器柔顺性和任务空间的阻抗特性两个层面,考虑到患者在过去一段时间内的贡献和运动能力,实现自适应的柔顺控制模式,以完成康复中重要的按需辅助策略;受试者实验结果表明,所提出的层级柔顺控制可根据参与者的状态在线调整其辅助输出,为患者人机交互协作训练提供了一种可行的解决方案。(3)表面肌电信号驱动的踝关节康复机器人的人-肌-机协作控制研究。采用肌肉协同理论对踝关节的运动模式进行特征提取,基于相关性分析判断患者意图,实现踝关节多自由度连续动作的高效识别;为了在机器人辅助过程中实时感知患者肌肉状态以适应性调整训练策略,提取患者疲劳相关时域、频域、时频域和非线性特征,建立肌肉疲劳评估模型;在机器人阻抗模型的基础上研究人-肌-机协作控制,利用评估模型输出的疲劳因子调节机器人刚度系数,使患者利用人机交互力柔顺调节康复训练任务;实验表明基于肌肉活动评估的自适应阻抗控制可有效减缓患者的疲劳加深,使患者得到更好的康复训练。(4)基于患者运动想象脑电信号的人-脑-机协作控制研究。提出一种新的基于脑网络特征参数的脑电信号通道选择方法,建立基于多域特征融合的运动想象分类器,实现患者在康复训练中的脑意图准确识别;将患者想象结果映射到踝关节康复机器人的多自由度运动中,创建基于运动想象的脑机接口及协作控制系统,提出一种基于患者脑电反馈的机器人自适应控制技术,通过运动想象实现对脚踝康复机器人的同步控制和异步控制,实现人-脑-机协作控制;实测结果数据表明,本方法可在减少通道数目的同时提高运动想象任务的分类正确率,受试者参与可实现高效的“患者主导”脑控康复机器人协作训练。