当前,外骨骼机器人已经在医疗康复、运动增强、运动辅助等领域有很好的实际应用,其发展趋势是智能化和轻量化。本文以准确施加理想辅助力和降低运动代谢能为目标,以健康人士为目标人群,经过分析后选定髋关节柔性外骨骼为研究对象并设计了相应的外骨骼系统,主要研究内容包括硬件、软件、仿真平台设计以及上、下层控制器设计。首先,对外骨骼的研究现状进行分析,并结合生理学、人体运动学等学科分析研究人体的运动机理以及步态规律,认为设计髋关节柔性外骨骼机器人能实现的辅助效果更佳。综合分析使用场景的限制因素和研究目的,研制了一套髋关节外骨骼样机系统,其主要包含硬件平台、上位机交互软件、仿真平台以及相应的控制系统。其次,研究如何通过IMU重复性高地、准确地获取目标关节的姿态信息,姿态信息是上层和下层控制器的重要传感信号。为此,探讨了消除IMU绑缚误差和IMU姿态解算的方法。在给出相关的姿态表述方法和描述坐标系定义后,通过改进的关节校正算法有效地降低了IMU绑缚误差,在此基础上提出了一种先验最优解算参数的获取方法,该参数用于后续的姿态解算。通过对比多种解算算法的准确性以及抗磁场干扰能力,最终选取双阶段卡尔曼滤波算法融合修正后的IMU测量数据,从而准确地获取髋关节姿态信息。再者,讨论了上层控制器的设计,目的是在指定的步态位置生成相应的理想辅助力,且该力可以针对不同运动模式区分设计。为此,先通过基于Dynamic Hebbian Learning的自适应Hopf振荡器学习肢体运动的主频实现实时步态周期信息的准确计算,随后通过特定组合下的LDA模式识别算法实现了行走、跑步两种运动模式的准确判别,并以上述的实时步态周期和运动模式计算结果作为输入,通过多项式插值的方法实现理想辅助力的输出,且力的最终样式可通过6个相关参数进行调整。最后,探究了下层控制器的设计,旨在准确实现上层控制器生成的理想辅助力。针对两种应用工况分别设计了多种控制方法,并通过仿真实验和实际实验横向对比了各方法的有效性。在下层控制器能较好跟踪理想辅助力的基础上,配合上层控制器调整理想辅助力的控制点,实现了舒适地辅助人体运动和降低运动代谢能的研究目标。