近年来,随着中风、帕金森等疾病以及意外事故的频发,我国肢体残疾人数逐渐增加。然而由于医疗资源有限,无法满足所有肢体残障患者在医院等专业康复机构进行康复训练的需求。居家康复具有省时、省力、降低康复成本的特点,因而受到社会的广泛关注。康复机器人与智能辅助系统的开发是实现居家康复的关键技术。因此,研究机器人智能辅助康复系统的相关技术具有重要社会意义。本文设计了基于Kinect和NAO机器人的上肢辅助康复训练系统。首先解决了NAO机器人上肢各关节旋转角度的估计问题,实现了NAO机器人对人体上肢动作的模仿。其次,针对NAO机器人运动过程中的抖动问题,设计滤波算法对估计角度进行优化处理,从而提高NAO机器人运动的稳定性。最后,基于上肢关节角度估计算法,设计了NAO机器人上肢辅助康复训练系统。该系统可用于上肢残障患者康复期的主动康复训练,在一定程度上增强患者的主动性。本文的具体研究内容如下:（1）基于虚拟平面空间线面角的上肢肘关节偏转角估计算法:本文利用Kinect V2获取人体骨架坐标数据,通过基于虚拟平面空间线面角的上肢肘关节偏转角估计算法,实现从Kinect坐标到NAO机器人关节角度的数据转换。该算法在NAO机器人肘关节偏转角的0°平面的基础上构建空间线面角,解决了肘部关节偏转角的精确估计问题。同时,算法的应用扩大了肘部偏转角的可旋转范围,虚拟平面的选取为机器人肘部偏转角的确定提供了便利。实验表明,该算法可以更好地模仿人体肘部关节运动。（2）基于串联滤波的估计角度优化处理:针对运动过程中噪声导致估计角度失真的问题,本文采用滑动均值滤波和限幅滤波串联的方式对估计角度进行滤波降噪处理。滑动均值滤波用于平滑角度数据,减少运动过程中机器人的关节抖动。限幅滤波的主要作用是保障机器人的运动安全,防止因运动幅度过大造成NAO机器人关节电机的损伤。（3）NAO机器人上肢辅助康复训练系统设计:针对患者术后的主动训练,本文设计了基于Kinect和NAO机器人的上肢辅助康复训练系统。该系统主要由用户登录模块、治疗师模块和患者模块构成。在患者模块中,本文以上肢动作模仿平台为基础,设计了实时反馈的NAO机器人上肢康复监督系统。NAO机器人通过读取存储的康复动作信息,向患者展示康复动作。该系统将患者的训练动作与存储的标准动作进行对比,并根据动作对比结果调用NAO机器人的语音系统对患者进行动作指导。