可穿戴下肢康复机器人(Wearable Lower Limbs Rehabilitation Robot)是将人类的智力优势和机器人系统的机械优势相结合，使人类和机器人优势互补的智能机器人系统。可穿戴康复机器人系统涉及人体工学设计、智能PID控制理论、多传感器信号融合技术、信号处理等学科，近年来成为智能机器人领域日臻成熟的研究方向。本文主旨是研究设计下肢可穿戴康复机器人感知系统，建立人体下肢运动学理论模型，进行人体运动学分析，设计感知系统硬件电路，研究感知人体算法，最后在工控机平台进行实验验证。本文首先调研当今国内外康复机器人领域研究的应用现状，根据人体肢体运动机理和人体解剖学理论，研究基于动态姿态分析系统的人体下肢运动参数获取与分析方法。利用动态姿态分析系统，结合人体标志点，采集人体起立-坐立、行走过程、上台阶过程、起蹲过程中标志点位置数据。通过Matlab软件对数据进行分析，结合钟摆理论以及数字滤波理论等技术，可得到人体在以上运动过程中背部倾角、髋关节角度、膝关节角度等角度信息和髋关节角加速度、膝关节角加速度等角加速度信息。通过对以上人体下肢信息进行特征提取，可对人体下肢运动过程在时间轴进行相位细分，研究人体下肢ZMP在水平轴的转换。在以上理论基础上，分析研究人体下肢运动反馈信息种类，确立可穿戴康复机器人感知系统采集的运动反馈信号，确定感知信号类型，继而确定传感器选型。结合人体下肢运动机理，布局传感器模块，设计硬件电路，建立多传感器信号采集电路，研究基于有限状态机(FSM)的下肢运动过程研究模型，分析人体运动状态转换特征，研究判定人体运动意图的感知算法，可判定穿戴者当前姿态以及坐立时的站立意图，站立时行走意图，以及行走过程中的迈步意图以及停止意图等。最后，在工控机平台对传感器网络进行调试，对感知算法进行验证，并在此基础上对算法进行修改，优化。实验表明，本文所研究感知人体算法采用的阈值可以准确区分人体运动相位，判断当前运动模态，判定穿戴者运动意图。