康复机器人对中风产生的肢体偏瘫患者的康复治疗具有重要意义。本项目将患者和康复机器人视为两个具有很强交互功能的智能系统，研究人－康复机器人系统的交互作用机理和协同控制及其康复评价问题。本项目的研究成果对完善上肢康复机器人设计具有一定的指导意义，基于该研究成果有望实现能够适应具有更加人性化和适应复杂任务环境的智能康复机器人系统，获得更好的康复治疗效果。. 本项目的具体成果包括：. 1) 基于肌电和运动姿态等多源信息，采用卡尔曼滤波方法，建立了人体上肢的运动意图模型；基于运动意图模型和生物信息反馈，研究了基于人体手臂运动意图的上肢康复机械臂的助力控制和自适应协同控制；康复机器人对比试验结果表明，采用意图控制后，运动轨迹更为平滑，使用者手臂的运动更加协调自如；. 2) 进一步完善了原有上肢康复机器人的设计和改造，研发了一个集成3自由度外骨骼康复机器人、基于肌电信号的意图辨识系统和虚拟现实游戏环境进行集成应用的康复机器人训练系统；肌电信号的意图辨识采用了小波特征提取及降维、神经网络模式识别，结合上肢康复机器人、肌电信号意图辨识模块和利用虚拟现实技术实现和设计的飞镖游戏进行了实验，结果证明了运动意图辨识的准确度令人满意，上肢康复机器人训练系统可行；. 3) 设计与实现了一个基于气动肌肉驱动器的多自由度机械臂的手部康复训练系统。研究了基于最小递归回声神经网络的PID控制算法，基于此系统，从运动轨迹平滑度和握力大小等方面，开展了康复训练效果的评价研究；. 4) 康复机器人采用了气动肌肉作为其驱动机构，其优点是简单、安全、可靠，但其力学特性关于气压和位移是非线性的。因此在气动肌肉控制方面，我们研究了多种非线性和鲁棒控制方法，包括基于干扰观测器的气动肌肉滑模控制，基于模糊补偿的气动肌肉滑模控制，实现了位置的高精度控制。. 总结项目的研究成果，我们发表了51篇学术论文，其中期刊26篇 （SCI 9篇，EI 11篇），会议论文25篇，获得中国授权的发明专利4项。培养博士研究生2人，硕士研究生3人，组织了一次建模和控制的国际会议。