伴随着老龄化时代到来,由中风造成肢体残障人数迅速增长。传统康复训练存在训练模式单一、康复周期长、效果不佳等缺点,因此康复机器人在促进患者神经重塑、提升患者康复训练效果和提高患者生活质量等方面具有重要意义。目前,大部分康复机器人采用刚性驱动,具有位置控制精度高等优点,然而仅仅基于位置控制不足以保障患者安全。因此,研究具有安全性、柔顺性和力感知等特性的康复机器人是智能医疗康复领域研究热点。本文针对柔顺串联弹性驱动器结构和交互控制算法等方面进行研究。本文的主要研究内容如下:（1）设计一款新型柔顺串联弹性驱动器结构。针对刚性驱动器无法保证受试者安全问题,结合人体步态生物力学,提出一种新型柔顺串联弹性驱动器,为康复机器人输出柔性动力。在驱动器有限空间内通过使用蜗轮蜗杆减速装置,提高驱动器的输出扭矩,使用齿轮齿条作为传动装置提高驱动器的承载能力。使用扭簧和压簧装置为驱动器提供安全的柔性动力。基于质量弹簧阻尼系统模型,考虑蜗轮蜗杆减速装置、齿轮齿条装置之间的交互力和驱动器各零件间引起的干扰,建立驱动器动力学模型。（2）提出一种线性二次型（Linear Quadratic,LQ）最优控制算法。针对比例-积分-微分（Proportion Integral Differential,PID）控制方法参数调节问题,提出一种最优控制算法,通过选择合适权重矩阵获取最优参数,使柔顺串联弹性驱动器实现精确力控制,并结合数值仿真实验和平台实验验证最优控制器的有效性。（3）提出一种抗噪归零神经网络（Noise-Tolerant Zeroing Neural Network,NTZNN）控制算法。针对柔顺串联弹性驱动器工作中存在的机械结构误差、机械振动和信号干扰等扰动,提出一种NTZNN控制器。通过与传统归零神经网络（Original Zeroing Neural Network,OZNN）控制器对比,验证NTZNN控制器不仅可以抑制各种混合噪声,还可以提高驱动器系统的收敛性、稳定性和鲁棒性。（4）提出一种人机交互控制算法。基于柔顺串联弹性驱动器动力学模型,提出一种双模态交互控制器,设计非线性扰动观测器提高控制器的鲁棒性。通过数值仿真实验和平台实验验证所设计的控制器具有低输出阻抗特性,能够实现精确输出力控制,提高人机交互的安全性和相容性。