我国老龄化在不断发展,随之而来的是越来越多的下肢运动障碍患者。下肢康复外骨骼机器人能够有效帮助下肢运动障碍患者恢复行走功能,提高他们的生活质量。在下肢外骨骼的控制方法中,现有的方法主要有基于力反馈等物理信号和基于表面肌电信号等生物信号方法。基于前者的方法,由于信号存在滞后性,难以及时识别并反馈穿戴者的主动运动意图。而基于后者的方法,目前对于外骨骼的控制还不够精细,总体上是应用模式识别和机器学习的方法,将运动划分为不同的运动模式,采集对应的表面肌电信号并训练模型,对于不同的运动模式采用相应的控制策略,存在不够精细,适应性不强的问题。本文将基于表面肌电信号,通过生物力学模型实现关节力矩估计,进一步用自适应导纳控制器实现对外骨骼的控制。主要包括:（1）搭建了多模传感膝关节外骨骼平台,集成了运动系统、传感系统、控制系统、通信系统,能够实时采集人体表面肌电信号、角度数据、外骨骼电机数据并能够对外骨骼进行实时控制。其核心是基于Labview的控制系统。（2）为实现下肢外骨骼与穿戴者的良好人机交互,设计了基于交互力矩的导纳控制模型。分析了导纳模型参数对控制效果的影响,设计出自适应导纳控制律,能够随穿戴者摆动腿的速度以及穿戴者与外骨骼的交互力矩的变化适时调整导纳参数。并且根据运动的周期性,提出用神经网络进一步优化导纳控制律。最后进行了仿真实验,验证了自适应导纳控制在外骨骼控制中的优良效果。（3）针对基于表面肌电估计关节力矩方式复杂、效果差的问题,提出了一种高效的基于生物力学模型的运用表面肌电估计膝关节主动力力矩的方法。运用外骨骼辅助,简便而相对准确地得到小腿绕膝关节摆动的动力学模型。并且提出并实现了一种Hill肌肉模型参数辨识的方法,实现了通过表面肌电信号对膝关节主动力力矩的有效估计。最后通过实验,验证了所提出的膝关节力矩估计方法的有效性和可行性。（4）为实现基于表面肌电的实时精细化外骨骼控制,提出了表面肌电-力矩映射的外骨骼位置实时控制,将表面肌电估计关节力矩与自适应导纳控制结合,设计出用腿部表面肌电信号对外骨骼进行精细的主动遥操作控制方法。该方法既能在人主动运动时驱动外骨骼运动,实现辅助;还能在人被动运动时实现外骨骼有效支撑。本文提出的基于生物力学模型的肌电-导纳外骨骼控制方法,实现了通过肌电较为精细的外骨骼控制,并且利用肌电特性实现了外骨骼被动支撑,拓展了应用场景,为下肢康复外骨骼控制研究提供了一种新的控制思路。