小儿脑性瘫痪是一种主要以新生儿为病患对象的脑功能障碍疾病,患者普遍存在严重的肢体运动障碍,部分患者伴有听视觉障碍、智力低下、语言功能缺陷等问题,疾病的产生原因主要与大脑中枢系统的发育异常相关。痉挛型脑瘫作为是脑瘫中最常见的类型,症状表现为关节僵硬、肢体活动性下降、腱反射亢进、屈肌反射过强、语言障碍等等,治疗手段以康复训练为主。随着计算机科技的发展,人机交互技术作为计算机科学技术中的一个重要分支,也被广泛应用于康复医疗方面。因此,为了提高脑瘫康复效果,推进人机交互技术在脑瘫康复领域的应用,研究面向机器人辅助脑瘫康复训练系统的人机交互关键技术具有了重要意义。本文针对痉挛型脑瘫患儿的语言障碍和肢体运动能力差的症状,基于人机交互技术中的语音识别和动作识别,分别设计了机器人辅助脑瘫康复训练系统,具体的研究工作和研究成果如下:首先,介绍了面向机器人辅助脑瘫康复训练系统的人机交互技术研究的背景和意义,同时分析了脑瘫康复和人机交互的相关工作,简要说明本文结构安排。其次,人机交互系统设计,设计了人机交互系统模型,然后对模型中机器人辅助系统进行研究,设计了其硬件软件平台,最后基于人机交互技术中的语音交互和动作交互,设计了面向痉挛型脑瘫患儿的语音训练和动作训练方案。第三,基于语音交互的机器人辅助脑瘫康复训练系统,设计了基于语音交互的系统框架,研究了系统框架中的语音识别模块,设计了整个系统各个模块的硬件搭建和软件实现,最后对系统进行了测试与分析,验证了系统的可行性。第四,基于动作交互的机器人辅助脑瘫康复训练系统,设计了动作交互系统框架,然后对框架中的动作识别模块深度传感器Kinect进行了研究,接着使用几何匹配来识别每个动作,随后设计了系统的交互界面,并分析了系统识别效果。最后,基于神经网络优化的动作交互系统,从动作识别方法、特征提取、BP神经网络设计以及GA优化神经网络设计等方面进行研究,并改进了系统的交互界面,比较了不同光照环境对系统的影响,以及通过具体案例分析了系统的训练效果。综上所述,本文基于人机交互技术中的语音识别和动作识别,分别设计了基于语音交互和动作交互的机器人辅助脑瘫康复训练系统,为人机交互技术应用于脑瘫康复领域提供了技术储备。