随着我国老龄化程度的加剧,老龄人群中脑卒中的患病率与发病率逐年增高,脑卒中患者有较大比例存在严重的功能障碍,如偏瘫感觉和运动障碍,其中上肢偏瘫的比例高达50%～70%,患者表现出不同程度的上肢屈曲、肌肉痉挛、肌张力异常等症状,自身的生活和心理受到极大的消极影响。康复按摩是脑卒中发病后的常用治疗方法,然而目前我国专业按摩师缺口巨大且国内外面向上肢康复的按摩机器人的研究较少,因此本课题从传统中医推拿按摩出发,设计了一款面向上肢康复的按摩机械手,此机械手能实现适用于上肢康复的四种按摩手法,具有较大的应用价值。首先,本文对适用于上肢康复的指揉法、捏拿法、点按法与指擦法进行了分析,基于其作用机理,对按摩机械手的手指结构、传动方案进行了选型并建立了三维模型;接着建立了按摩机械手的运动学模型,验证了机械手的工作空间能匹配上肢,并获得了指尖笛卡尔空间与驱动空间的关系,基于遗传算法优化了手指关节运动,对机械手进行了静力学分析,通过有限元分析进行了强度校核。然后,本文设计了按摩机械手的传感系统。研制了一款指尖微型三维力传感器,对其弹性体与硬件电路进行了详细设计,接着对三维力传感器进行了力-电压标定,并基于最小二乘法与BP神经网络进行了维间解耦,验证了三维力传感器的性能;然后对薄膜压力传感器进行了标定,介绍了基于芯片AS5600的关节角位移传感器。最后,本文对按摩机械手的力控制进行了研究。介绍了常见的力控制方法,选取了导纳控制作为机械手的力控制方法,并对其进行了力误差分析,通过定点恒力追踪仿真分析了阻抗参数对系统的影响,对点按法与指擦法进行仿真,验证了当环境信息变化时导纳控制应用于力追踪的不足;接着提出了一种自适应变阻抗方法,分析了此方法的稳定性并进行了点按法与指擦法的仿真,验证了此方法相对传统导纳控制方法的优越性;最后搭建了按摩机械手测试平台,基于自适应变阻抗方法进行了点按法与指擦法实验,实验结果验证了自适应变阻抗方法具有良好的力追踪能力,故按摩机械手的性能得到了充分验证。