近年来,因脊髓损伤和中风等疾病导致肢体运动功能障碍的患者日益增多,运动康复治疗对其运动功能的恢复十分重要。康复机器人可以高精度辅助患者进行康复运动,但是对于大部分失去运动能力的人,一般只能实现被动的辅助动作,对于患者提高肌肉活性程度有限。功能性电刺激技术主要利用低频弱电流脉冲刺激瘫痪患者的肌肉使其收缩,以替代或矫正肢体已丧失的功能。然而由于人体肌肉骨骼系统是一个高度非线性的时变系统,加之肌肉疲劳等干扰因素的影响,导致功能性电刺激控制系统在多次重复运动后控制精度降低,无法完成预期运动,因此,将功能性电刺激和康复机器人融合起来联合辅助成为一种新的康复技术,通过电刺激诱发作用,尽可能提高肌肉活性,利用患者自身肌肉收缩完成康复训练,提高患者参与训练的积极性。为了提高重复运动的控制精度,实现人体下肢对预定训练轨迹的准确跟踪,本文以人体下肢膝关节和踝关节为研究对象,研究下肢关节在电刺激下的肌肉模型,提出一种面向下肢康复的功能性电刺激控制方法,并融合气动肌肉驱动柔性脚踝康复机器人,使功能性电刺激和脚踝康复机器人共同作用于踝关节完成康复训练轨迹。本文的主要研究内容如下:(1)根据人体下肢关节运动特点及功能需求,构建下肢关节运动学模型,分析功能性电刺激下肌肉响应特性,引入Hammerstein-ARMAX模型,建立功能性电刺激脉宽与电刺激肌肉力矩的动态关系,并采用粒子群算法同时辨识模型中静态非线性部分和动态线性部分的相关参数。通过实验分析脉宽与电刺激肌肉力矩的相关性,验证整体模型的可行性和有效性。(2)针对行走中多关节的运动需要多块肌肉协调完成,各个关节也存在耦合的问题,提出一种分散式控制框架,对每一个关节设计独立的系统,并将子系统之间的相互作用视为外部干扰。每一个独立系统采用自适应滑模控制,同时针对功能性电刺激下模型存在的非线性和时变特性,采用径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络进行逼近,并采用单个参数,替代神经网络中的权值,实现基于单参数估计的自适应控制,从而对外部干扰进行补偿,使得功能性电刺激在人体下肢运动过程中产生助力作用,实现运动轨迹的准确跟踪。(3)对于运动能力受损的人,康复机器人提高患者肌肉活动能力有限,而长时间的电刺激容易导致肌肉疲劳,因此为提高康复过程中肌肉激活程度并避免肌肉疲劳,将两者融合起来共同辅助患者完成踝关节康复训练,同时利用功能性电刺激刺激膝关节,共同完成模拟步态训练的多关节运动。为了实现人机交互柔顺性,建立脚踝康复机器人阻抗模型,同时考虑到患者的多次重复训练容易导致肌肉疲劳,根据能量最小化及肌肉疲劳最小化原则,提出一种动态分配控制方法,对功能性电刺激的输入进行优化,对电刺激和机器人产生的力矩进行协调分配,既保证整体运动的完成,又充分利用肌肉本身活性,实现最优,使患者在功能性电刺激和机器人共同辅助下完成期望运动。