柔性外骨骼是一种新型的可穿戴式机器人,在医疗、军事与工业等领域具有广泛的应用前景,其已被证明可以大大减少人类行走和跑步时的新陈代谢消耗。柔性外骨骼作为一种复杂人机交互式系统,涉及轻量化结构设计、人体意图识别、运动特征分析以及机器人控制策略等。然而在很多情况下,较大的柔性外骨骼系统自重会使得系统的辅助效果难以抵消系统自重造成的额外代谢消耗,并且偏离人体重心位置穿戴的柔性外骨骼会增加使用者在行走与跑步过程中身体的不稳定性。另一方面,为了构建柔性外骨骼的自然人机交互系统,应该增加一些人体心理信息与柔性外骨骼之间的联系。本文从系统设计、环境信息感知与人体信息感知出发为柔性外骨骼制定更加合理的自然人机交互控制策略,从而降低人体新陈代谢消耗量与肌肉疲劳程度,提高人机交互性能。具体包括:（1）系统设计与环境信息感知包括轻量化柔性外骨骼系统搭建与多地形分类。首先根据人体仿生设计,提出当时已知最轻的有源柔性外骨骼（仅1.8kg）,其可以在行走与跑步过程中辅助使用者进行髋关节屈曲并降低行走与跑步时的代谢消耗量与肌肉疲劳度。其次,在不同地形下人体表现出的下肢生物力矩有所不同,针对五种常见地形采用支持向量机算法可以达到91%的分类结果。（2）人体信息感知包括人体情绪分析、运动意图识别与运动特征分析。首先,分析了不同情绪与步态之间的关系并将情绪分类结果应用于柔性外骨骼的控制中。其次,提出基于神经网络与基于均值预测的两种步态预测方法。最后,分析不同运动速度下生物髋关节力矩变化曲线,以此为理论参考为柔性外骨骼制定不同的控制策略。（3）自然人机交互控制策略研究。本文根据环境信息感知与人体信息感知内容为轻量化柔性外骨骼在单地形下、不同速度下与情绪变化下制定自然人机交互控制策略,使人机交互达到较高的相容性。本文使用轻量化柔性外骨骼在单地形下、不同速度下与情绪变化情况下对五名实验人员进行呼吸代谢测试与肌肉疲劳程度实验。证明了单地形下行走时可以为使用者减少11.52%代谢消耗率,并且可使股直肌、股外侧肌和腓肠肌分别减少10.7%、40.5%和5.9%的肌肉疲劳度。在6km/h、8km/h与10km/h的跑步速度下可以分别为使用者降低7.79%、4.74%和6.12%的代谢消耗率。在不同情绪实验下,说明了采用基于人体情绪变化的柔性外骨骼控制方法可以在原有降低代谢的基础上,进一步为兴奋、沮丧和恐惧情绪下的运动分别降低4.5%、6.7%和3.7%代谢消耗率。本课题面向柔性外骨骼,为自然人机交互机制领域的研究提供了一种新的思路。