随着我国老龄化程度的加深,脑卒中已成为严重危害国民生命安全和生活质量的主要疾病之一,脑卒中患者往往因中枢神经受损而导致上下肢运动能力丧失,需要通过康复训练重新获取运动功能。由于我国康复医疗起步时间晚,专业的康复治疗师和康复机构严重不足,同时由于缺乏现代化的康复医疗设备,通过传统的人工或简单的医疗设备无法满足患者的康复需求,而作为融合了康复医学、计算机和机器人等学科的康复机器人为我国康复医疗产业的发展提供了新途径。本文针对当前国内外手功能康复训练机器人研究中普遍存在训练模式单一、功能结构不合理等问题,设计与实现了一款具备多种训练模式、功能结构高度灵活且具备精细化训练的手功能康复训练机器人。主要研究如下:根据脑卒中的基础理论及其造成偏瘫的原因,结合人脑可塑性理论给出一套手功能康复训练机器人中机械手和控制器的机械本体设计方案。在手功能康复训练机器人的电气系统设计中,本文以STM32微控制为核心,分别给出了电机控制电路板、压力采集电路板和主控制电路板的电路设计与实现,重点对部分元器件的选型依据和核心电路设计原理进行了说明。为了增强手功能康复训练机器人的稳定性,本文采用Savitzky-Golay平滑滤波器对其各电机的位置数据和压力数据进行平滑滤波,并对其滤波效果用MATLAB进行了仿真验证。基于偏瘫的Brunnstrom评定法,本文给出了被动训练、助力训练和主动训练3种康复训练模式,并对其核心算法进行了设计与实现。其中,基于人手生物特性的电机运动联调算法可以在被动训练模式中对电机的运动过程进行规整,从而达到既定的康复目的;而在助力训练和主动训练模式中,由于患者指端压力采集环境的不同,为了对患者的运动意图进行准确检测,本文分别提出了基于压力阈值和基于压力变化率的运动意图检测算法。临床康复实验证明,本文所提出的手功能康复训练机器人可以有效地帮助脑卒中患者进行康复训练,极大地增强了脑卒中患者进行康复训练的意愿和主观能动性,同时也最大程度地减轻了康复治疗师的工作强度。