根据提供的文件内容，这篇研究论文主要关注的是康复训练机器人领域的个体自适应机构的设计与研究。下面将详细说明其中涉及的知识点：
康复训练机器人：康复训练机器人是用于帮助患者进行物理康复训练的设备。这类机器人通常由专业人员编程设定特定的训练动作，患者在机器人的辅助下进行重复的康复训练，以促进其恢复受损的运动功能。康复训练机器人可以减少对专业治疗师的依赖，提高康复效率，具有较大的社会意义。
个体自适应：个体自适应是指康复训练机器人能够根据每个使用者的身体特征、康复需求和康复进度来调整训练计划和方式的能力。这种个体化适配对于康复训练尤为关键，因为它可以确保训练更安全、更有效，同时提高使用者的舒适度和训练积极性。
欠驱动康复训练机器人：欠驱动机器人系统是指机器人的驱动器数目少于其自由度的系统。在康复训练机器人中，这意味着机器人的动力来源（比如直线驱动器）数量少于其需要进行运动控制的自由度数量。这种设计可以简化系统结构，同时还能实现复杂的运动模式。
人机耦合模型：人机耦合模型是在机器人设计中模拟人机互动的方式。研究者通过建立数学模型来模拟康复训练时人体和机器人之间的相互作用。通过这种模型，可以更准确地进行运动学分析、参数辨识和轨迹规划，从而设计出更加符合人体运动学特征的机器人。
正、逆运动学分析：运动学是研究物体运动规律的学科。对于康复训练机器人来说，正运动学是指根据机器人各关节的角度或位置来计算机器人末端执行器（如足部支撑装置）的位置和姿态。逆运动学则是根据末端执行器的目标位置和姿态来计算实现该目标所需要的关节角度或位置。这两个分析对于机器人的控制和轨迹规划至关重要。
在线辨识方法：在线辨识指的是在机器人运行过程中实时地识别和估计人体参数与连接参数。由于这些参数（例如肢体长度、关节位置等）在实际操作中难以直接测量，所以在线辨识方法能通过观察人体与机器人之间的互动来间接估计这些参数，这对于实现个体适应性尤为重要。
步态轨迹规划：步态轨迹规划是指规划人体下肢在行走或康复训练过程中的运动路径。良好的步态轨迹规划能够帮助患者模拟正常的行走模式，促进其运动功能恢复。
仿真验证：在设计和制造实体机器人之前，通过计算机仿真对设计的机器人进行测试验证是必不可少的步骤。仿真可以预测机器人的运动行为、性能和稳定性，检验参数辨识方法和轨迹规划的正确性，从而避免或减少实际操作中可能出现的问题和风险。
MATLAB和ADAMS软件：MATLAB是一款广泛应用于数值计算、算法开发和数据分析的高级编程语言。ADAMS（Automatic Dynamic Analysis of Mechanical Systems）是一款用于动力学模拟和机械系统运动学分析的仿真软件。在这项研究中，研究者使用MATLAB进行参数辨识的算法开发，使用ADAMS进行机器人的动态仿真，以验证理论分析和设计的有效性。
中图分类号、文献标识码、文章编号等：这些是学术论文编排和分类的标准信息。中图分类号用于将论文归类到特定的学科领域，文献标识码用于标示文献的类型，文章编号则为每篇文献赋予独一无二的标识号码，便于检索和引用。
这篇研究论文通过提出了一种个体自适应的欠驱动康复训练机器人设计，展示了运动学分析、人机耦合模型构建、在线辨识方法、步态轨迹规划以及仿真验证等多个层面的知识点，对康复训练机器人的个体适应性和个性化康复训练方法的研究提供了新的思路和方法。
