随着机器人技术的快速发展,实现机器人协助人完成运动助力的辅助型机器人成为机器人研究中的一个重要前沿分支。其中,外骨骼机器人作为一种辅助型机器人,可以实现肢体运动障碍人群的康复治疗和正常人群的运动助力增强,逐步在医疗、军事及运输等领域得到应用推广。外骨骼机器人的运动研究中需要重点考虑的是其运动性能问题,提高机器人的运动性能以满足穿戴者实现各种复杂运动任务的需求。而建立合理高效的运动轨迹规划和运动跟踪控制策略是外骨骼机器人运动性能提升的关键。由于外骨骼机器人结构和使用模式的特殊性,传统的运动轨迹规划和运动跟踪控制策略直接应用于系统时存在一些局限性。例如,在运动轨迹规划中,未考虑机器人系统动力学以及驱动能力的局限,因而所得轨迹无法有效提高外骨骼机器人的运动性能;运动控制策略也因在实际系统模型不确定、输入饱和约束、未知扰动等方面考虑不全面,容易导致外骨骼机器人中运动控制存在鲁棒性不强、跟踪效果不佳等问题。综合以上外骨骼机器人运动控制中的难点,本论文重点在外骨骼机器人的运动轨迹规划和运动跟踪控制两个方面开展系列研究工作。具体研究内容如下:1.针对传统运动轨迹规划中因忽略系统动力学以及驱动能力而导致外骨骼机器人运动轨迹规划性能不佳的情况,本论文提出了一种基于系统动力学的全局轨迹规划方案。该方案在考虑外骨骼机器人系统运动学特性的同时,也考虑外骨骼机器人的系统动力学特性、关节驱动能力以及实际物理约束等因素对轨迹规划的影响,将轨迹规划问题转变为求解包含非线性约束的全局最优化问题,并在这基础上利用了一种基于水平集的全局优化算法来获取全局最优化问题的解,最终获得满足性能要求的运动轨迹,为后续运动控制设计奠定基础。2.针对外骨骼机器人运动控制中因机器人系统中存在模型不确定性、输入输出非线性、输入饱和约束以及外界扰动未知而导致控制效果与鲁棒性无法保证的问题,本论文提出了一种基于高维矢量积分Lyapunov函数的自适应控制方案。该控制策略基于高维矢量积分Lyapunov函数以保证系统的闭环稳定性,并考虑外骨骼机器人系统中关节执行器输入输出中存在的非线性以及饱和约束问题,设计自适应神经网络模型来逼近系统的未知模型,同时加入扰动观测器来对未知扰动进行估计,最终实现对外骨骼机器人运动轨迹的有效跟踪。本论文分别在上下肢外骨骼机器人平台上对提出的运动轨迹规划以及自适应控制方案进行验证。仿真及实验结果有效验证本论文中所提运动轨迹规划和运动控制策略的有效性与实用性。本论文中所提出的外骨骼机器人的运动轨迹规划与自适应控制策略对外骨骼机器人能逐步适应穿戴者多种复杂运动需求提供有效的技术支撑,为后续外骨骼机器人能适应复杂环境和完成复杂操作功能奠定基础。