脑卒中导致的手部功能障碍严重影响了患者的日常生活活动。手部功能障碍不但给患者的日常生活造成影响,日益增加的手部功能障碍患者也给患者家庭、国家经济带来极大的负担。所以,寻找更有效也更高效的方法帮助手部功能障碍患者恢复正常生活,减轻患者和家人精神和生活的压力已经成为需要迫切解决的社会问题。本文设计了一种基于MYO控制的手指康复机器人,用于辅助脑卒中患者进行不同康复阶段的手指运动康复训练。本文结合手指的生理结构,基于柔性材料与绳驱动理论,设计了一种五指外骨骼康复机器人。通过UG NX完成了手指康复机器人零部件设计与整体建模,结合3D打印技术与柔性材料构造手指康复机器人的主体,通过绳驱动完成单电机对同一手指中多个关节的控制,在此基础上搭建相关的控制系统,设计了相关的软件功能。基于手指康复机器人所能进行的辅助动作类型,选取了九种手部动作作为识别对象。基于非侵入式的肌电信号采集传感器(MYO臂环)所采集的表面肌电信号(s EMG),通过卷积算法与TD-PSD算法提取相关特征值,结合RNN-LSTM算法进行动作识别模型建立,对所选取的九种手部动作的平均识别率能够达到约91.44%。基于研制的手指关节康复机器人样机,进行指关节外骨骼的运动学分析,结合手指康复机器人的动作特点,被动模式选用模糊集点加权PID算法、主动康复模式下选用导纳控制算法、镜像模式下选用变论域模糊PD控制算法对手指康复机器人进行控制,控制最大误差不超过控制上限的20%。最后,基于所设计的手指康复机器人,通过对健康受试者进行功能实验,包括被动状态下的手指康复机器人动作幅度、安全性与稳定性记录,主动康复模式下的不同算法间的手部动作识别对比分析,镜像模式下的双侧手部握力控制对比数据分析,实验表明,手指关节康复机器人的结构设计合理,系统工作状况良好,可以稳定且有效地完成多种康复训练任务。