机器人辅助康复和传统手工康复相比具有控制精度高、重复性好、模式多样等突出优点,对于提高康复效率、降低人工劳动强度具有重要意义,近年来已得到越来越多的关注。多自由度并联机器人由于其结构紧凑、承载能力强、累计误差小等优点,将其应用于下肢和脚踝关节康复优势明显。另外,康复机器人需最大限度模拟人工康复手段,在理解患者运动意图的基础上为其提供个性化的人机协作康复训练,这对于提高机器人的康复效果至关重要。本文依托国家自然科学基金项目和新西兰奥克兰大学医学研究基金等项目,开展面向下肢和脚踝辅助训练的多自由度并联康复机器人及其控制理论与技术研究,对多自由度并联机器人的机构模型、运动控制、人机交互和协作控制等内容进行了大量的理论分析、方法设计与实验验证。设计实现了下肢康复和脚踝康复两类多自由度并联机器人机构及其控制系统,分别针对其驱动和结构特点研究了高性能轨迹跟踪控制方法,针对患者的不同康复阶段和努力意愿实现了相应的人机交互控制策略,并在实际健康受试者和运动障碍患者身上进行了临床康复试验验证。本文的主要研究工作包括以下方面:(1)针对刚性的六自由度并联下肢康复机器人,建立其运动学和动力学模型,创建实际环境下的康复机器人软硬件系统。为实现康复训练中机器人的平稳控制,研究一种关节空间的速度控制方法。针对人机交互作用时系统存在的非线性不确定性,提出一种模糊逻辑补偿的滑模控制方法,结合模糊系统的柔化作用和滑模控制器的非线性处理能力,通过李雅普诺夫稳定性分析确定控制器参数。本方法在一定程度上解决了控制精度和抖振消除折中的问题,实验结果表明其能够在保证较好位置控制精度的同时,明显降低速度控制的抖振。(2)为实现六自由度下肢康复机器人的主动交互控制,研究基于阻抗模型的新型虚拟管道控制方法,通过交互力反馈调节机器人末端的运动轨迹参数及阻抗模型参数,可在保证机器人于虚拟管道内训练安全的同时提高患者主动参与训练的积极性。针对传统肌电信号控制多将机器人辅助分割为两个独立过程的问题,提出一种基于动作识别和肌肉活动评估的自适应阻抗控制方法,可实现患者主动控制和机器人交互辅助的无缝对接。通过肌电信号识别患者运动意图,在激发机器人运动后实时检测人机交互作用力,并估计患者肌肉活动水平和收缩力状态,自适应调节机器人的阻抗模型,根据患者个体差异实施定制化的辅助训练,通过受试者实验验证了本方法在促进肌肉活动方面的有效性。(3)针对脚踝康复训练需求和气动肌肉的柔性驱动特性,设计一种可穿戴的四轴并联冗余驱动脚踝康复机器人,研究其运动学和动力学模型,分析机器人末端旋转角度和力矩与关节空间气动肌肉长度和拉力之间的动态关系。针对气动肌肉在控制中需保持拉伸状态的特性,研究一种基于分析-迭代算法的并联冗余机器人力分配优化方法,基于此形成一种包括位置控制环和力控制环的层级控制结构,在控制机器人位置跟踪的同时,保持所有关节都处于拉伸状态,通过模型和实验验证了该方法可保证柔性并联机器人的安全性和可控性。(4)在面向被动训练的长时间重复轨迹控制中,针对脚踝康复机器人提出一种鲁棒性的归一化迭代反馈调谐控制方法,在并联机器人上实现了一种多自由度的控制系统结构。本方法不基于被控对象模型,能够克服由于外部环境变化导致的输入输出差异,在迭代过程中逐渐获得最优控制性能。通过多位受试者参与的实际控制实验,验证了归一化迭代反馈调谐控制方法可在重复训练中逐渐优化控制器参数,获得越来越好的控制性能,并能够在不同受试者参与、被动变主动以模拟患者恢复等条件下保持很好的鲁棒性。(5)为提高患者参与脚踝康复训练的主动性,提出一种基于周期性轨迹调节的主被动融合控制方法,并通过建立脚踝刚度模型评估其运动过程中的被动力矩,根据患者主动作用力调节机器人的阻抗模型,形成一种与患者脚踝状态相适应的柔顺性主动训练模式。为进一步提高患者参与机器人训练的积极性,开发一种基于虚拟现实的视觉反馈游戏,实现主被动融合和自适应阻抗等人机协作训练策略,可在游戏中促进人机交互作用。为探索康复机器人对真实患者的训练效果,以两类脚踝康复机器人为例进行了初步的患者临床康复试验,通过机器人记录数据和患者反馈,验证了机器人在临床康复应用中的可行性和促进作用,为将来在家庭和医院环境中实现机器人辅助康复提供了支持。