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目前大多数的大腿假肢只是考虑了膝关节的功能，但对于膝上截肢患者来说，假肢踝关节的性能同样对步态具有很大影响。而具有膝踝协调控制功能的仿生大腿假肢的研制可以弥补这种不足，使残疾人的步态趋于自然。因此，在仿生大腿的研发过程中，膝踝协调控制机理的研究非常重要。为此，本文主要研究了以下内容： (1)通过VICON三维步态分析系统采集正常人在快、中、慢三种不同步速下的步态数据，并用SPSS软件统计分析了行走步速对步态参数的影响，研究发现步速的变化对步幅、步长、站立相百分比、对侧脚离地百分比以及足尖离地时膝踝关节的角度等均有不同程度的影响，为研发可以自动适应快、中、慢三种步速的仿生大腿假肢提供设计依据。 (2)采集了膝上假肢穿戴者的步态数据，比较分析了膝上假肢穿戴者健肢侧和残肢侧的步态差异，以及膝上假肢穿戴者和正常人的步态差异，分析假肢穿戴者运动过程中存在的问题，研究发现膝上假肢穿戴者两侧的对称性比较差，残侧站立相短且摆动期长，健侧摆动期短且站立相长，这是由于患者所穿戴假肢的机构性能以及患者心理因素的综合影响的结果，对仿生大腿假肢的设计和控制具有重要意义。 (3)选取合适的网络参数，建立BP神经网络，提出并验证了通过BP神经网络研究膝踝协调运动关系的研究方法，研究表明基于BP神经网络由膝关节的运动信息可以很好的预测出踝关节的运动信息，并初步探讨了基于BP神经网络的膝踝协调控制方法，为全智能膝踝协调假肢的研发提供了理论依据。 (4)对人体下肢进行动力学分析，并建立了人体下肢动力学模型。在此基础上，将人体各部位抽象为简单的刚性几何实体，用Solidworks软件建立人体虚拟样机的模型，并结合BP神经网络的膝踝关节协调运动的研究结果，将模型导入Adams对其进行运动动力学仿真，该部分研究进一步验证了BP神经网络研究膝踝协调控制机理的合理性和可行性。