我国社会老龄化程度不断加剧,上肢瘫痪人口数量较多,但是康复医师相对较少,机器人辅助康复治疗方式的研究还不成熟,康复评估方法还是以传统的费时费力的人工评估方法为主,居家康复的研究迫在眉睫。因此,康复机器人及康复评估技术的研究意义重大。康复机器人控制方法的研究、居家康复训练机器人的设计、居家康复训练虚拟场景的搭建以及康复评估方法的研究是目前医工交叉学科领域亟待解决的关键问题。为实现残疾人“人人享有康复服务”的目标,本文针对上述相关问题,开展了康复机器人关键技术及康复评估技术的研究,以解决肢体运动障碍患者康复训练困难的问题,旨在构建一个良好的康复训练与评估环境。首先,研究了康复训练与康复评估相关理论知识,分析了人体运动学和上肢运动空间相关理论基础,探索了康复治疗和康复评定的相关方法,为康复机器人关键技术及康复评定的研究奠定了坚实的基础。由于机器人辅助患肢进行单次康复训练的时间相对较长,在该时段内病人的姿态调整存在不确定性,影响康复训练效果,因此提出了一种基于人体姿态的康复训练方法,搭建基于四自由度WAM机器人的人机合作上肢康复训练机器人系统,基于视觉信息跟踪病人水平方向上的姿态位置变化,并予以补偿;提出一种分层模糊控制策略,主要包括外层模糊插补策略和内层模糊PD位置控制器,确保了康复训练的平稳性、舒适性及人机友好性。实验结果表明,人机合作上肢康复训练方法能够成功地实现自然舒适的上肢康复训练,同时可以提高患者参与康复训练的积极性。针对现阶段康复机器人价格昂贵、体型笨重、不方便搬运等问题,研制了一套结构紧凑、无自重、低功耗的三自由度居家康复训练机器人。该机器人的机械结构基于三轴相交于一点的原理进行设计,机构简单且方便移动。在机械手的末端装有三维力传感器,用于测量患肢与机器人在运动过程中的相互作用力。为提高患者康复训练的积极性,设计了虚拟康复训练环境。提出了一种基于自适应模糊反演的阻抗控制方法,以防止患肢受到二次损伤,并改善系统的柔顺性。通过实验验证了该控制方法的有效性。上肢工作空间的大小反映上肢的运动功能,脑卒中病人肌张力降低、关节肿胀和僵硬导致上肢主动活动能力下降,运动空间缺失,病人日常生活活动能力降低,提出了运用上肢可达工作空间包络面相对表面积(Relative Surface Area,RSA)评估脑卒中病人上肢运动功能的方法,根据患者需求设计了改良版的运动协议,构建了虚拟交互环境,研究了RSA与Fugl-Meyer评定(Fugl-Meyer Assessment,FMA)量表之间的关系,运用动态时间规整算法计算患者和健康人上肢运动角度的差异,设计了基于自适应神经模糊系统的上肢评估模型对受试者上肢运动功能进行评估。针对居家康复训练与评估的需求,搭建了一种适用于居家患者的多场景上肢康复训练与评估系统。采用多传感器融合方法对患者的运动进行跟踪,设计多个虚拟场景,鼓励患者进行上肢和躯干的康复训练,提出了一种融合FMA和RSA的康复评估方法,建立了一个评估上肢运动功能的FMA-RSA评估模型。采用基于相关动态时间规整的方法,解决了不同患者上肢运动路径不一致的问题。相关临床试验结果表明,该系统可提高患者参加训练的积极性,改善患者的病情,模型评估与治疗师的评估结果相关,长期康复训练对改善居家患者上肢运动功能有统计学意义。该系统可指导家庭康复训练,有潜力成为一个有效、低成本、合理的家庭康复训练和评估体系。为减轻患者家庭经济压力,提出了一种偏瘫患者上肢康复云端系统,通过网络连接居家患者和医院医生,设计了一种简单的基于上肢运动的康复评估方法,筛选了五种与肩、肘、腕关节相关的动作,运用速度、加加速度对数和曲率对数评估患肢手部运动路径的平滑性、稳定性。建立了双端卷积神经网络评定模型以评估五个选定动作的水平。该系统可使患者在家中进行康复训练和评估,治疗师可以通过网络远程指导患者康复训练。