手是人体最重要的运动器官之一,同时也是人类许多社会习俗的基础,失去手会对患者的生活与心理产生巨大的影响,使患者的生活质量显著降低。由于目前的医学水平还无法让断手重生,因此只能依靠工程技术手段为手部截肢患者研制先进的仿生假手,尽可能帮助这些患者恢复手的外观与功能。但是人手的结构与功能异常复杂,设计制造可以完全替代人手的仿生假手依旧很困难。目前的智能仿生假手在触觉感知、结构设计与优化、以及人机交互方面依然存在很大的提升空间。针对目前可实际应用的假手依然缺乏功能丰富且集成度高的指尖触觉传感器的问题,论文设计了一种可以与远指节融为一体的指尖触觉传感器。该传感器使用单个聚偏氟乙烯薄膜传感器与单个压敏电阻传感器作为敏感元件,然后利用聚二甲基硅氧烷进行灌注与包裹,使传感器的所有元件整体嵌入假手远指节的指腹中。实验结果表明所设计的指尖触觉传感器可以有效测量静压力、识别物体表面纹理,以及识别外力作用在传感器敏感区域的位置。在仅使用单个敏感元件的情况下,能以大约5 mm的空间分辨率对传感器敏感表面的5个接触区域实现超过94%的识别准确率。针对目前已有假手的拇指的灵巧性差以及连杆传动型假手缺乏系统的优化设计方法的问题,论文提出了一种新颖的评价抓取能力的量化指标,然后采用优化设计的方法设计了一种具有“311”构型的拇指的仿生假手。该仿生假手的拇指的腕掌关节处的内收-外展关节和前屈-后伸关节之间,新增了一个旋内-旋外关节,使得拇指在进行内收-外展运动的同时有一个绕着拇指自身的旋内-旋外运动。这种运动可以增加拇指与其它手指对指时指腹的接触面积,从而提高假手的指面-指面对位型抓取的稳定性。为了进一步提升假手的抓取品质与抓取能力,论文还提出了一种新的可用于评价连杆传动型假手的抓取能力的量化指标。以此抓取能力作为目标函数,论文对假手的拇指与食指的连杆参数进行了优化设计。实验结果表明,与基于经验的设计方法相比,优化后假手的抓取能力可以提升10%以上,而且优化后食指的指尖轨迹与人手食指自然弯曲时的轨迹非常相似。针对目前基于模式识别方法的假手的人机交互控制系统在电极-皮肤接触状态变化,以及用户手臂位姿变化两种干扰下鲁棒性差的问题,论文设计了一种新颖的混合式表面肌电（surface Electromyography,sEMG）-肌肉力（Force Myography,FMG）传感器,并提出了一种可用于在线控制的顺序决策算法。所设计的sEMG-FMG传感器采用可轴向浮动的圆柱形金属干电极,可以在皮肤的同一个位置同时采集sEMG信号与FMG信号。实验结果表明,基于sEMG-FMG传感器与传统的模式识别算法所设计的手势识别系统（6种手势）可以在电极-皮肤严重接触不良的情况下依然保持98%以上的平均识别准确率。其次,基于所设计的sEMG-FMG传感器,论文提出了一种先利用门控循环单元网络进行分类,然后使用基于先验知识的状态转移模型进行输出矫正的顺序决策算法。实验结果表明,基于所设计的sEMG-FMG传感器与顺序决策算法,可以有效提高在手臂位姿变化这种干扰下,假手的人机交互控制系统识别直观、自然的抓取手形时的鲁棒性。总的来说,论文设计了一种具备多种指尖触觉感知能力、灵巧的5关节拇指结构、拟人的抓取行为和模式、以及鲁棒的人机交互控制系统的智能仿生假手系统,并完成了智能仿生假手系统的原理样机的研制与测试。