关键词： 人机协同作业   幕墙安装机器人   动态运动基元   导纳控制  

摘要： 随着建筑业的快速发展,大型高层建筑拔地而起,建筑施工面临的工作人员老龄化、工人劳动强度大、危险性大、施工效率低且施工质量难以得到保障等问题逐渐凸显。涉及大型幕墙的安装,更是需要多名工人协同作业,危险性高,事故频发。本课题在国家自然科学基金委联合基金支持下,基于人机协同作业理念,研制幕墙安装机器人系统,并对控制系统的稳定性、协同作业的柔顺性进行改进,开展建筑施工的智能化研究,推进机器人技术在建筑施工行业的实用化。本文对比分析干挂石材幕墙行业中使用的挂件,分析干挂石材幕墙的传统安装流程与施工工艺,归纳、总结传统建筑施工中亟待解决的问题,提出一套适用于人机协同作业的幕墙安装工艺流程。采用合适的人机系统思想,设计一种适用于高空安装幕墙的人-机器人协同作业系统,并设计合理的机器人电气控制系统,为幕墙板材安装的控制奠定基础。然后,基于动态运动基元原理规划机器人的作业轨迹。根据人机协同安装幕墙策略,针对同一作业任务进行多次示教,采用快速傅里叶变换算法分析每条示教轨迹的参与权重,并规划出机器人的作业轨迹。使用动态运动基元算法,对规划出的作业轨迹进一步进行学习与泛化,使得经过规划的轨迹更具普适性。而后,搭建机器人变导纳控制模型,使用神经网络对导纳控制器参数进行预测。通过对人机协同作业系统的稳定性分析,获取导纳参数的可调节范围,并采用双六维力传感器耦合作业方式来确保机器人能够安全作业。对比分析BP神经网络与RBF神经网络在预测导纳参数中的绝对误差和相对误差。借助MATLAB/Simulink软件,对本文所提出的导纳控制模型进行仿真与结果分析。最后,进行了人机协作系统的随动性能验证实验,机器人轨迹泛化实验以及精细安装幕墙实验,验证了本文所提出方法应用于人机协同安装幕墙系统的合理性,提高了控制系统的操作柔顺性。

关键词： 下肢外骨骼机器人   运动学   动力学   鲁棒控制   导纳控制  

摘要： 老龄化程度的加深引起了康养需求的同步增加,这对医疗人员的数量需求带来了很大的压力。采用机器人进行辅助康复训练可以有效缓解康复人员短缺的困境。另一方面,随着康复需求的增加,康复用医疗器械的市场规模也在逐年增加。下肢外骨骼康复机器人的研究是一个重要的课题,不仅能缓解未来老龄化社会的康养压力,也能为下肢需要康复的人群带来福音,使其回归正常的社会生活。本文的主要研究内容如下: 1、通过分析人体下肢骨骼结构,得到下肢外骨骼机器人设计指标,即自由度数、关节驱动方式和关节运动范围、大小腿连杆长度等,进行了驱动系统、控制系统、传感系统和电气系统的设计,同时对安全性要求提出解决三种解决方案。研制出了下肢外骨骼康复机器人样机,作为后续的实验平台。 2、采用标准D-H法对简化后的单侧下肢外骨骼机器人进行了运动学建模,进行了正/逆运动学分析,得到了其正/逆解公式。采用拉格朗日动力学建模方法对上述模型进行了动力学建模,得到其动力学方程式,用于后续的控制算法的仿真和实验。 3、针对下肢外骨骼机器人康复用途的安全性问题,提出三种解决方案:第一是在结构上采取硬限位,保证关节运动不超出给定范围;二是在控制算法的输出部分添加限幅模块,保证输出的关节角不超出给定范围;三是创造性地提出一种不等式约束方法,将受约束的状态变量进行映射,转换成定义域为无穷的变量进行控制,从而保证原状态变量始终在给定的范围内变化。以上三种解决方案同时采用,进一步加强了康复训练的安全性。 4、为了使外骨骼机器人更好的跟随人体关节运动,本文提出了一种高精度鲁棒控制器,进行了稳定性分析,在MATLAB/SIMULINK平台上进行了仿真分析,并在本文设计的下肢外骨骼康复机器人样机平台上进行了正弦和阶跃轨迹跟踪的实验,结果证明了此控制器的有效性。 5、介绍了柔顺控制的原理并引出基于位置的阻抗即导纳控制的原理,在MATLAB/SIMULINK平台上进行了仿真分析,基于本文研制的下肢外骨骼康复机器人样机平台,进行了单关节导纳控制的实验,得到了惯性系数、阻尼系数、刚度系数对导纳效果的影响,为后续的人机交互提供依据。

关键词： 人机物理交互   机器人   阻抗控制   轨迹跟踪   最优控制   滑模控制  

摘要： 随着科技的不断进步,机器人的研究方向从“机器换人”逐渐向人机交互转移,人机物理交互作为人与机器人最直接的交互方式,备受研究人员重视。在人机物理交互过程中,机器人需要保证运动的平滑和柔顺,以适应人的灵活性,从而提高交互的舒适性和安全性。为实现这一目标,轨迹跟踪控制和柔顺控制在人机物理交互控制中受到广泛关注。轨迹跟踪控制能够通过控制关节力矩实现机器人跟踪期望轨迹,使运动表现出期望的行为。柔顺控制能够调节机器人交互力与交互位置之间的关系,实现对人的柔性适应,从而提高人机物理交互性能。因此,本文将主要针对机器人的轨迹跟踪控制,柔顺交互控制两方面展开研究。主要的工作和贡献可以概括为以下三点:1.建立了二连杆机器人运动学和动力学模型,概述了滑模控制、最优控制和迭代最优控制原理,总结了柔顺控制方法中阻抗控制的核心思想,分析了最优阻抗控制的机理,研究了不同阻抗参数对人机物理交互任务性能的影响,为本文后续研究做基础。2.针对有限时间滑模控制方法用于机器人轨迹跟踪任务时,轨迹跟踪误差的收敛时间受到误差初值影响,导致收敛时间未知的问题。利用反正切函数有界的特性,结合固定时间稳定性理论,提出了固定时间收敛的机器人滑模轨迹跟踪控制方法。所提方法利用反正切函数设计滑模面,再基于固定时间稳定性原理设计控制律,使得轨迹跟踪误差在滑动阶段和接近阶段的运动时间仅与所设置参数有关,同时通过在奇异区设计不同控制律,避免了奇异性问题。最后通过二连杆机器人仿真实验,验证了所提方法可以使机器人在已知时间上限内跟踪期望轨迹。3.针对基于迭代学习的柔顺控制方法为了提高人机物理交互性能需要多次重复同一任务的问题,借鉴迭代最优控制无需系统矩阵信息即可优化代价函数确定系统最优控制输入的机制,提出了最优阻抗人机物理交互控制方法。所提控制方法采用双环控制结构。其中,面向任务的外环,设计了基于迭代的最优阻抗控制器,将求取最优阻抗参数的问题描述成线性二次型调节器问题,利用迭代最优控制,求取最优反馈增益,使包括跟踪误差和交互力在内的代价函数最小化。同时引入软辅助函数,避免参数突变可能带来的机器人抖动问题。面向机器人的内环,利用非奇异终端滑模控制,使机器人实际轨迹跟踪外环输出的阻抗轨迹,通过饱和函数消除了抖振,得到了连续的控制律。仿真结果证明,所提方法在机器人与操作人员协同跟踪期望轨迹任务中,仅利用一次任务初始阶段的交互信息即可求得最优阻抗参数,同时能使任务过程中的轨迹跟踪误差和操作人员所消耗的力最小化。

关键词： 下肢外骨骼   DTW算法   阻抗控制   模糊PID控制   柔顺控制  

摘要： 随着下肢外骨骼机器人在康复训练、运动保护以及增强行动能力方面的应用逐渐深入,下肢外骨骼在广泛运用的过程中个体运动特征识别不明确、动作柔顺性差、人机交互协调性差等问题逐渐凸显。本文针对下肢外骨骼对人体运动状态的识别能力、关节运动的柔顺性、控制系统的协调性开展研究。利用动作捕捉系统,对生活中的典型运动动作开展分析,提取人体运动中关节运动规律,作为运动意图判别的先导条件,解决人体运动过程中个体运动特征与运动状态之间映射关系不明确的问题。本文基于IMU传感器开展人体运动数据采集,利用卡尔曼滤波方法提高了IMU传感器的数据采集的准确度。结合滑动窗口动态提取人体当前下肢运动角度特征,建立下肢运动状态信号采集系统。设计了基于DTW算法的运动状态识别方法,结合实时运动状态采集与运动状态识别方法,实现了实时下肢运动特征的动态识别功能,提出一种解决运动意图识别的方法。本文结合人体生理特征开展了下肢外骨骼的结构设计,对外骨骼模型开展运动学、动力学以及ZMP稳定性分析。确定本文所设计的下肢外骨骼机器人结构具备一定的自稳定性与复杂运动的能力,为下肢外骨骼在复杂场景下的柔顺化控制算法研究提供了结构基础。从控制上提出了关节变刚度柔顺控制算法,结合下肢关节快速响应与准确跟踪的动态特性要求,进行了模糊PID的位置控制优化设计。通过分析不同使用工况下人机交互力之间的耦合关系、下肢外骨骼与外界环境之间的接触关系,开展了变刚度控制的优化设计,最终实现关节自适应变刚度调节,提高单关节的轨迹跟踪能力与外力柔顺性。结合运动状态采集与动作识别系统、关节变刚度柔顺控制算法,设计了基于主被动双模式控制策略的下肢外骨骼闭环控制系统。通过搭建下肢外骨骼机器人仿真平台,验证了上述算法与控制系统在整体闭环系统中的运行效果。该系统能够根据人体当前运动状态选择控制策略,能够准确的识别人体运动意图,有较好的人机交互能力。最后将主被动双模式控制策略的闭环控制系统布置在下肢外骨骼样机上开展各项试验,验证了各关节的轨迹跟踪能力、外力柔顺性和控制系统的整体柔顺效果,提高了下肢外骨骼机器人的整体协调性与柔顺性。

关键词： 机器人纤维铺放   柔顺控制   滑模控制   阻抗控制  

摘要： 工业机器人以其通用性强、灵活性高等优点在纤维自动铺放中被逐渐开发应用。在纤维铺放过程中,为保证纤维成型质量,需要将纤维束准确铺放在预设位置,同时还需要对纤维层施加稳定的预设压力,而复杂情况下的铺放模具会有着变化的环境参数,如变化的表面曲率、不一致的刚度等,仅采用机器人位置控制搭配气缸施加压力的方法难以同时满足铺放轨迹与铺放压力跟踪的精度和稳定性要求。于是,研究机器人在纤维铺放作业时的主动柔顺控制策略对提高纤维成型品质和生产效率具有重要意义。机器人本身是一类具有高度非线性和不确定性的系统,如何在约束环境中实现期望的位置和接触力控制一直是具有挑战性的问题。因此,本文以机器人为对象研究其在纤维铺放过程中的柔顺控制策略,主要研究内容如下: (1)基于模块化关节搭建了纤维铺放机器人模型,使用拉格朗日法建立了机器人的动力学模型,分析了其动力学特性,并验证了模型准确性。分析了机器人纤维铺放过程,初步建立了柔顺控制框架,将控制器设计为位置跟踪控制内环和力跟踪阻抗控制外环,之后分别进行改进。 (2)研究了纤维铺放机器人轨迹跟踪问题,考虑机器人参数不确定性、外界干扰等因素,分别从基于模型和不基于模型的角度设计了控制器。将传统计算力矩法和滑模控制相结合,解决了传统方法在模型参数不准确情况下轨迹跟踪不理想的问题;考虑到该鲁棒方法需要较高的切换增益,结合滑模量设计了自适应鲁棒控制器,使用饱和函数代替切换项,有效抑制了控制器输出抖振。此外,针对机器人实际动力学模型难以精确获得的情况,采用函数逼近的方式设计了不基于模型的控制方法。通过仿真实验验证了所设计方法的良好轨迹跟踪性能。 (3)研究了纤维铺放机器人力跟踪问题,针对传统的阻抗控制难以精确跟踪力和位置的问题,结合自适应方法和前置补偿环节提升了阻抗控制的力跟踪性能。考虑到在阻抗控制研究中存在基于环境参数为恒定或者缓慢变化的假设,讨论了各类情况下阻抗控制零稳态力误差的条件,之后基于Lyapunov稳定性理论,得到了在特定预设输入下,在时变环境中也能保持稳定的结果。然后,设计了自适应阻抗控制,使之能够在线估计环境参数,降低了预先估计值要求,并加入了前置PID补偿环节,进一步提高了自适应阻抗控制环路的动态响应能力。最后,为了验证理论推导得出的结论、所设计柔顺控制方法的性能,从多个角度设计工况环境,进行了较为全面的仿真研究。

关键词： 柔顺串联弹性驱动器   最优控制   抗噪归零神经网络   交互控制  

摘要： 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。

关键词： 腹部超声机器人   自适应阻抗控制   共享控制   遥操作  

摘要： 随着经济社会的发展和人口老龄化趋势日益严重,健康医疗日益成为民生的重点关注领域。加之新冠疫情爆发的影响,遥操作医疗机器人成为机器人研究领域的热点。超声检查作为许多疾病诊断和治疗过程中重要辅助工具,以其非侵入,无辐射,检测费用低廉等优点成为临床应用中最常规的检查之一。但在实际应用中存在超声医师工作时操作繁重,身体易遭受疲劳损伤,超声医师人才资源紧张等问题,并且在新冠疫情期间还存在医患交叉感染等危险,为此超声检查智能化并且可远程遥操作是发展所需,可减轻医师的精神和身体负担,并实现我国医疗资源更加均质化。 由于在实际的超声检查中医师临床经验的充分运用和合适的检查力度是医患都重点关注的问题,因此本文搭建了一套遥操作超声机器人的共享柔顺控制系统。由于人体皮肤环境区别于刚性环境,为使机器人具有一定的环境适应性,引入自适应阻抗控制方法,更好地适应人体腹部皮肤环境。在超声检查过程中,融合主从人-机共享控制方法,以运用临床检查经验或应对临床状况,所提的控制策略旨在重点研究超声医师在充分发挥临床检查经验的同时确保检查力度并保证人体安全,充分发挥人-机各自优势,使超声医师和机器人“各司其职”,又相辅相成,减轻医师的精神压力和身体负担,提高超声检查效率。此外,优化了基于VS/Simulink软件的Geomagic touch装置与UR5机器人的TCP/IP通信方式,搭建了机器人远程超声检查实验台。本文的主要内容及创新点有: (1)为了提高超声检查过程中腹部柔软环境控制的鲁棒性和灵活性,在传统阻抗控制的基础上引入自适应控制方法,能够更好地适应人体腹部的变化环境,确保待测者的身体安全,以及应对一些可能的突发情况,如:人体位姿变化等。同时可减轻超声医师一定的操作负担,并通过UR5机械臂在软环境中进行了实验。自适应阻抗相比常阻抗综合性能提升了约20%,验证了该方法的可行性。 (2)为了在超声检查过程中超声医师能够充分运用临床检查经验,处理机器人无法自行解决的突发情况,引入主从人-机共享控制方法,通过人-机协商将主端人的感知、智能决策等能力与从端机器人的位置控制能力融合进超声检查过程中。融合时通过医师的经验置信度调整人-机分配权重,通过三状态协商应对各种临床状况。 (3)搭建了远程超声检查机器人共享控制实验平台,通过Simulink和VS建立了主从端设备的TCP/IP通信,并通过深度相机获取检查位置。最后,对自适应阻抗控制力调节性能和远程共享控制进行了实验分析,并对策略的有效性进行了验证。

关键词： 冗余机械臂   交互意图   避障   阻抗控制   多点变参数   ROS机器人系统  

摘要： 近年来随着机器人技术的飞速发展,机器人的人机协作、人机共融已成为研究的主流趋势,并广泛应用于航空航天、制造业、医疗、家居等各个领域。作为服务机器人的代表之一,互助型冗余灵巧作业机器人的发展目标是与人类在共享作业环境下构建一种人机共融作业模式,而如何使机器人与人或环境安全可靠的共存,实现人机安全友好交互,是国内外研究人员和行业关注的焦点和研究热点。目前国内外学者已经对特定场景下冗余机械臂实现人机安全交互进行了深入地研究并取得了一定的研究进展,但对于复杂场景下人机交互特别是多点接触交互作业过程中,存在的人机共享作业环境、感知、动力学与控制等复杂非线性耦合问题,给人机安全交互与柔顺作业带来了新的挑战,是人机友好安全互助机器人亟待解决的关键问题之一。目前的技术发展仍然不足以支撑机械臂在人机共享作业动态狭窄空间中完成较为精细的操作任务,仍有改进的余地和创新的空间。基于此,本文开展人机共享狭窄作业空间下的人机安全交互与柔顺控制研究,具有非常重要的研究意义。本文以人机互助型冗余灵巧作业机械臂为研究对象,针对人机安全交互中的避障与柔顺操作等存在的科学问题和关键技术,从基于视觉骨架的柔顺避障实现、冗余机械臂末端接触下的轨迹跟踪规划以及多点接触变参数柔顺操作等方面进行研究。第一,在分析七自由度仿人机械臂构型的基础上,通过臂角参数化的几何求解方法实现了对冗余机械臂逆运动学的求解,并基于避关节限位完成了臂角的迭代寻优。同时对七自由度柔性关节机械臂进行整臂等效动力学建模。利用Sim Mechanics/ADAMS等相关软件实现了冗余机械臂的运动学及动力学的仿真分析与验证。第二,针对人机安全交互中冗余机械臂实现柔顺避障时动态障碍响应不及时的问题,提出了基于3D视觉传感骨架提取的多虚拟末端控制方法。在3D视觉传感器实现骨架提取的基础上,结合几何基元构建目标物包围盒,进而实现人机安全距离的实时评估。在虚拟末端等效力雅可比及反作用力构建的基础上,实时调节阻尼参数,借助ROS/Gazebo等相关软件进行仿真分析与对比验证,实现了动力学层面的人机安全交互柔顺避障操作。第三,针对机械臂末端的轨迹跟踪精度和力柔顺性控制难两全的问题,提出了一种基于交互意图的虚拟力估计滑模变阻抗控制方法。在人机交互末端柔顺接触动力学建立的基础上,通过增设基于交互意图的虚拟力估计,将双曲正切函数引入到滑模控制,并通过稳定性分析,实现了人机交互末端接触下的轨迹跟踪和力柔顺控制。借助Matlab/Simulink仿真验证控制算法在人机末端接触时的高精度跟踪和力柔顺性方面的有效性。第四,针对冗余机械臂狭窄空间人机安全交互过程的众多点/任意点接触时动力学耦合机理不明确问题,提出了基于人机安全交互柔性接触动力学等效孪生系统的多点变参数柔顺控制策略。在RFVE建立任意点接触动力学模型的基础上,结合骨架原理实现接触力转换,并进一步构建了冗余机械臂多点/任意点接触时的柔性接触动力学等效孪生系统。基于此系统,结合机械臂末端速度实时调节阻抗刚度系数,优化分配机械臂关节角速度,开展人机安全交互多点接触变参数柔顺控制。最后借助ROS系统仿真分析了人机交互冗余机械臂多点接触动力学模型及变参数柔顺控制方法的可行性。第五,开展以mycobot协作机械臂为实验对象的实验验证。通过借助ROS机器人系统对基于3D视觉下的骨架多虚拟末端算法、基于交互意图的滑模变阻抗控制算法、基于柔性接触动力学等效孪生系统的多点变参数柔顺控制策略等人机安全交互过程中的方法开展实验研究。实验结果验证了本文所提出的柔顺控制方法的有效性和可行性。

关键词： 末端牵引   直接示教   柔顺控制   自适应力场   力/刚度估计   仿治疗师  

摘要： 目的:脑卒中导致的致死和致残已成为全球负担最重的疾病,多数脑卒中患者存在上肢运动功能障碍,这极大地影响了患者的日常生活和心理负担。传统上肢康复训练以人工为主,费时费力。本文针对当前上肢康复设备存在的康复策略效率低、交互效果差、安全性不足和缺少智能康复评估等问题,开展面向脑卒中患者的末端牵引式上肢康复机器人智能交互-康复-评估策略的研究。研究方法:1、针对不同患者上肢训练轨迹与训练强度存在差异性的问题,提出一种末端牵引式上肢康复机器人直接示教技术用于被动式康复。在机器人操作系统（ROS）中经重力补偿与约束步长转换等算法,使机械臂末端能对康复治疗师拖动力进行顺应性跟踪,同时记录示教轨迹。利用Moveit编写示教再现节点,用于调节康复训练的训练次数、训练速度与休息时间后再进行针对性训练。对示教轨迹进行运动学求解与轨迹规划,进而达到个性化训练的效果。2、在上述示教轨迹的基础上,为进一步提高康复机器人的柔顺性、安全性和人机交互能力,提出了一种基于导纳控制的平面任意训练轨迹自适应力场主动康复策略。通过引入导纳控制,增加交互柔顺性。对于拖动轨迹,利用递归函数法确定其最佳拟合方程,然后根据末端位姿来实时调整期望位姿进而实现轨迹力场;对于规则轨迹力场则是利用平面分割法来实现。通过位置-力控制的方式对力场大小进行自适应调节,并在期望位置的切线方向上进行力的补偿,以实现自适应力场的主动康复训练。以此为基础,提出了训练范围、训练平稳度、训练精确度和训练参与度4种量化康复指标,通过回归的方式得到康复评估的数学表达,在进行主动康复训练的同时,实现对上肢运动功能的实时量化康复评估。3、基于上述控制策略,提出了一种基于运动协同分析的上肢康复机器人仿治疗师牵引的交互康复策略。通过搭建循环神经网络和肌肉数学模型,提取肌肉协同运动信息中的抽象特征,用于上肢末端的力/刚度回归,结合力场约束的交互控制策略,进而实现上肢康复机器人的拟人化康复任务。结果:1、5名健康受试者分别完成了不同空间下的示教实验,示教轨迹平滑,用时短。随后成功进行了变强度康复训练。2、自适应力场对比定力场具有更高的柔顺性和安全性,通过设置补偿力实现了助力和阻力训练;8名受试者参与了量化康复评估实验,当K=250N/m时训练效果最佳,通过对指标拟合得到了康复评估的数学表达。3、6名受试者进行了上肢连续力/刚度估计实验,基于协同的力/刚度估计性能分别为R2=0.981、R2=0.851。受试者成功进行了无力传感器下肌电主动训练和两种异常训练情况下的仿治疗师牵引康复训练。结论:1、直接示教系统能很好地帮助示教者简单、快速、稳定地示教出适合不同受试者的上肢训练轨迹,并通过再现轨迹进行不同强度的被动式康复训练,具有操作简单、针对性强、训练精准的特点。2、通过给平面任意训练轨迹添加自适应力场能提升训练柔顺性、安全性和训练针对性,实现多种康复模式;所提出的康复评估指标可较好地表征上肢运动功能,实现实时的量化评估。3、上肢连续力/刚度估计性能均达到最先进水平;基于协同的神经接口技术与柔顺控制相结合,在很大程度上提升了人机交互训练的效果,这对机器人进行拟人化康复任务具有参考意义。