老龄化社会发展带来中风患者的康复需求不断增加,踝关节作为人体远端关节对下肢运动障碍患者恢复步行功能有重要的意义。现有踝关节康复训练依赖于治疗师手动操作且以被动训练为主,影响患者康复效率,且无法提供精准化训练方案。因此本文提出一种可模拟治疗师操作手法的新型踝关节康复机器人,利用患者健侧来带动患侧运动,实现多种训练模式相结合的全面的患者自主康复训练,并提出患者踝关节运动感知系统为制定训练方案提供依据。首先,本文对国内外在踝关节康复机器人领域的研究现状进行分析,同时介绍了人体运动感知系统的相关研究成果。通过分析现有机器人系统的特点提出设计一种可模拟治疗师手法的具备镜像机构的康复机器人,同时以机器人系统为平台,融合多个不同类型的传感器设计患者运动感知系统,并提出患者单一参数评估模型。对临床康复治疗手法及相关运动治疗理论进行分析,在传统的主被动训练方式的基础上创新性的提出健患侧结合训练的运动模式,提出机器人系统的设计需求。然后对机器人整体系统的搭建进行介绍。本文从仿生学的角度出发,首先分析患者踝关节生理结构及运动特点,通过简化踝关节的运动模型提出机器人的机构设计方案。机器人采用对称结构设计,将底座、内旋/外旋机构、内翻外翻机构以及趾屈背屈机构通过串联的方式连接在一起,并通过运动学分析来验证了机械设计的合理性。通过选择适合的电机、驱动器、工控机及传感器来搭建机器人的硬件系统,依据医疗器械相关规范设计外围控制电路并组装控制柜。基于机器人的系统设计需求来介绍机器人的软件控制系统,并基于C++语言来编写控制代码并设计GUI界面。然后基于患者临床康复需求提出被动训练,主动训练及健患侧结合训练三种训练模式,在伺服电机速度环的基础上研究与三种训练模式相对应的位置控制策略、力矩控制策略以及跟随控制策略。在MATLAB中建立PID控制模块的Simulink仿真模型进行速度响应实验,然后通过单关节单周期的运动实验来验证提出的控制策略的可行性。随后通过提取患者踝关节运动感知关键参数提出多信息融合感知系统的设计需求。通过压力传感器来采集患者内外翻及趾屈背屈运动的的关节发挥力,通过扭矩传感器来采集患者内外旋的关节发挥力。借助可穿戴型的惯性传感器来测量患者关节活动角度,并基于四元数来提出角度转换算法。使用肌电传感器来采集患者胫骨前肌在训练过程中的肌电信号变化,最后基于搭建好的感知系统提出患者运动状态感知策略与评估算法。最后搭建机器人实验平台,并招募符合条件的临床试验对象。首先邀请健康者在所提出的踝关节康复机器人平台上进行主被动训练及健患侧结合训练,通过分析速度、力矩及位置误差来验证机器人的控制性能。在20天内采集临床试验对象在训练过程中关节发挥力、关节活动度及肌电数据来验证感知系统的正确性,基于临床数据来分析患者运动状态,并通过数据拟合得出了患者踝关节运动统计模型。整体实验结果表明本文所提出的踝关节康复机器人可以用于临床康复训练并具备良好的康复效果。