在康复训练中,偏瘫患者往往会过度征用未受损的肢体来补偿受损患肢不足的运动功能,这种异常的运动模式被称为躯干代偿。研究表明康复过程中出现的躯干代偿会影响训练的效果,阻碍正常运动模式的恢复。因此,偏瘫患者躯干代偿的有效纠正,对于患者恢复正确的运动行为以及提高康复训练效果具有重要的研究意义和临床价值。目前关于偏瘫患者躯干代偿纠正仍存在诸多问题以及挑战:（ⅰ）躯干代偿的研究主要集中在智能检测方面,而躯干代偿纠正控制的研究仍处于初步阶段,临床上依然以人为调整和绑带固定躯干的方式为主,缺乏智能化、有效的躯干运动控制系统。（ⅱ）基于语音或视觉反馈的方式来纠正患者代偿的效果仍存在争论,具有诸多限制;而目前基于康复机器人方式的策略方法相对简单,未考虑偏瘫患者的差异性、训练的变化性,仍需进一步根据躯干代偿的机理及特点,设计合适的康复机器人系统和控制策略来优化康复训练。针对上述问题,本文创新性地提出了一种面向偏瘫患者躯干代偿纠正的智能化上肢康复机器人系统及方法,实现了协助患者上肢训练的同时有效纠正其错误的代偿运动,解决了当前缺乏自动化的、有效的躯干代偿纠正方法的问题。首先基于躯干代偿的特点及康复需求,设计了系统的结构及硬件。然后对系统进行运动学分析,为优化系统结构提供参考依据并作为后续控制系统设计的理论基础。并从分层控制思想出发,逐步构建了整个控制系统,包括底层的运动控制、中间的人机柔顺交互接口以及基于位置和基于学习的两种上层控制策略,为患者提供合理的辅助来纠正其躯干代偿的错误运动,实现有效、智能的康复训练。最后的实验结果验证了本文系统的可行性和有效性,两种提出的控制策略都取得了明显优于前人研究的躯干代偿纠正效果,并且基于学习的策略不但有效降低上肢的运动误差还明显提高了流畅度,改善了上肢的运动表现,使受试者以更为正确的肢体运动模式完成任务训练。总体而言,本文从结构、人机交互以及决策规划三个方面上构建的上肢康复机器人系统,能够有效解决现有康复训练中存在的不足,辅助上肢康复训练的同时实现躯干代偿的有效纠正,有助于智能化、科学化的康复训练实现,具有重要的临床潜在应用价值。