1.一种基于肌电反馈式阻抗自适应的康复机器人控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，利用肌电采集设备采集肌电信号；利用足底压力传感器获取人机交互力Fint；利用运动捕获设备获取关节角度信号和角速度信号；通过对肌电信号、足底压力和角速度信号的分析，得到关节运动意图；

步骤2，提取肌电信号特征值：均方根值RMS和积分肌电值iEMG，结合关节角度信号和关节运动意图得到表征肌肉贡献率的特征量 再利用患侧镜像健侧的方法得到用于描述不同伸屈状态下患侧肌肉活动水平的特征量MAL(θ)；

步骤3，将MAL(θ)引入阻抗方程，阻抗参数表征成MAL(θ)的函数，实现阻抗参数随关节角度和肌肉活动水平自适应调整；

步骤4，提取肌电信号特征值：平均功率频率MPF和平均瞬时频率MIF，用于疲劳程度分级并引入静态平衡力Fd，根据疲劳级别对期望静态平衡力进行微调；

步骤5，根据实际人机耦合力Fint与期望静态平衡力Fd的偏差和自适应变化的阻抗参数给予训练对象辅助，实现主、被动控制的柔性切换。

2.根据权利要求1所述的一种基于肌电反馈式阻抗自适应的康复机器人控制方法，其特征在于，步骤1中，通过肌电采集设备采集肌电信号，提取肌电信号特征值：积分肌电值iEMG和积分肌电差值DiEMG并归一化得到归一化后的积分肌电值NiEMG和积分肌电差值NDiEMG，作为支持向量机SVM的输入，支持向量机SVM的输出为关节伸屈状态；人机交互力Fint的变化表征关节伸屈状态；角速度变化可以辨识关节伸屈状态；综合分析肌电信号、足底压力和角速度信号的辨识结果，若至少有两个相同，则将此结果作为最终识别出的肢体运动意图。

3.根据权利要求1所述的一种基于肌电反馈式阻抗自适应的康复机器人控制方法，其特征在于：在步骤2中，通过患侧镜像健侧的方法得到描述患侧肌肉相对于健侧的激活程度的特征量构建肌电特征值 用于描述患侧肌肉活动水平。

4.根据权利要求1所述的一种基于肌电反馈式阻抗自适应的康复机器人控制方法，其特征在于，在步骤3中，阻抗方程为：式中，Xd、X分别表示机器人的参考轨迹和实际轨迹；B(θ)为阻尼系数矩阵；K(θ)为刚度系数矩阵；Fe＝Fd-Fint为阻抗力，Fd为期望的静态平衡力，Fint为实际的人机交互力；K(θ)随训练肌肉活动水平MAL(θ)以及关节角度θ而改变；将MAL(θ)引入阻抗方程，并构建随关节角度和肌肉活动水平变化的阻抗参数B(θ)、K(θ)，从而实现阻抗参数的自适应调整；

所述阻抗参数B(θ)、K(θ)可以表示成以下形式：

伸展时阻抗参数为：Be(θ)＝κ·B0×MALe(θ)；Ke(θ)＝ρ·K0×MALe(θ)；

屈曲时阻抗参数为：Bf(θ)＝κ·B0×MALf(θ)；Kf(θ)＝ρ·K0×MALf(θ)；

式中，B0、K0为初始阻抗参数；κ、ρ分别为B0、K0的系数，用于调整初始阻抗参数，MALe(θ)表示伸展状态下肌肉活动水平；MALf(θ)表示屈曲状态下肌肉活动水平；

从而根据关节角度和肌肉活动水平自适应调整阻抗参数。

5.根据权利要求1所述的一种基于肌电反馈式阻抗自适应的康复机器人控制方法，其特征在于，在步骤4中，根据不同级别的疲劳程度对初始期望静态平衡力微调，即Fd-ΔFd(i)；

其中初始的期望静态平衡力Fd是医师对训练对象身体状况综合评价后设定，ΔFd(i)为第i个疲劳级别的期望静态平衡力调整量。