基于康复机器人的作业治疗可以解决目前康复治疗师短缺、病人惰性效应等问题。当前上肢康复机器人主要用于患侧被动训练或主动训练的物理治疗,鲜有用于提高偏瘫患者感觉-运动协调性的作业治疗。因此,基于人机智能技术本文提出针对偏瘫患者作业治疗的人机协作方法。针对如何解决作业训练过程中健侧、患侧以及机器三者的协同难题,本文围绕双臂作业治疗中的健侧动作精准获取和患侧动作定制化生成两大关键问题,融合参数化示教与动作学习方法,旨在实现偏瘫患者主动意图下的双臂康复作业治疗。主要研究包括:（1）针对康复作业治疗中难以捕捉健侧运动姿态变化的问题,本文提出一种面向示教学习的上肢动作参数化方法。利用惯性测量单元获取的姿态数据,建立基于姿态估计的动作描述方法,通过将人体上肢运动学模型与手臂姿态数据融合,采用最小二乘系统误差校准法解算出手臂运动轨迹。将该方法与光学捕捉结果对比发现,误差控制在4cm以内,为面向任务的示教学习提供参考数据。（2）针对康复作业治疗中无法根据偏瘫患者主动意图生成定制化康复动作的问题,本文提出一种面向任务的上肢康复动作学习方法。利用动态运动基元（DMP）对非线性动态系统中轨迹规划的强泛化能力,建立基于力耦合的协同运动基元（CP-DMP）动作学习模型,将人机交互力作为物理耦合项融入DMP模型中,增强了泛化动作对环境的适应性,为康复作业治疗提供定制化动作。（3）上肢康复人机协作平台搭建与方法验证。本文在上肢康复外骨骼平台的基础上搭建康复人机协作系统,针对健侧与患侧主导下的人机协作方法进行可行性与有效性验证。在健侧主导的双臂传递和移动水杯实验中,DMP和CP-DMP方法分别以0.1cm和2.6cm的轨迹误差验证了协作方法的可行性。在患侧主导的水杯抓取实验中,通过肌电信号评估肌肉参与度,以80%成功率验证了协作方法在主动意图下的有效性。本文提出的上肢康复人机协作方法在实际系统中的有效验证,为康复机器人在偏瘫患者上肢康复治疗的临床应用奠定技术基础。