下肢康复外骨骼机器人是一种融合了外骨骼仿生技术和信息控制技术,涉及人体运动学、机器人学、信息科学、智能控制、康复医学等多学科知识的智能化机器人设备。随着我国社会人口老龄化程度的不断加剧,丧失行动能力的老年人也越来越多。此外由于自然灾害、交通事故和疾病等造成的下肢残疾或运动功能障碍患者的数目也十分庞大,因此下肢康复外骨骼机器人设备的研发成为了热门研究方向。本文主要针对下肢康复外骨骼机器人的感知系统与人机交互控制方法进行研究,分析人体下肢运动机理,基于传感数据构建运动状态识别模型,并在工程样机平台上对构建的感知系统和交互方法进行在线验证测试。本文首先对外骨骼机器人的研究背景与国内外的研究现状进行了介绍,通过对人体下肢运动机理的分析结合人体解剖学理论,确定传感器的类型、数量与布局。然后设计传感器信息采集模块电路,通过CAN总线与嵌入式PC主控制器连接起来,构成采集人机物理接触信息的下肢外骨骼机器人的分布式感知系统。通过构建的感知系统平台采集穿戴者的运动状态信息,将传感数据保存后结合人体步态运动分析进行相位划分。结合人体下肢运动的特点,对多传感器信号数据进行融合分析,构建基于有限状态机的模型实现坐立状态、站立状态与行走状态的转换,结合步态周期相位划分构建基于模糊推理方法的步态运动相位识别模型,然后采用学习矢量量化神经网络模型来实现行走过程中的支撑腿与摆动腿的自动稳定切换判定。此外,开发移动端APP通过无线网络实现对控制系统的远程监控和参数修改。最后,通过实验者穿戴工程样机进行数据采集,依据感知系统采集的样本数据来确定识别模型的参数,将模型嵌入实验样机的控制系统进行在线测试验证,结果表明所构建的感知交互模型具有很好的实用性,能够满足外骨骼机器人感知与交互的基本需求。