目前,各种疾病、安全事故等频繁发生,造成下肢运动受阻或者残疾的病人数量不断增多,在此背景下医疗康复领域进入快速发展阶段,下肢外骨骼机器人应运而生。下肢外骨骼机器人集行为与感知为一体,对病人来说可以实现安全、规范的步态恢复,可以使下肢缺失患者重新站起来,最大程度减小其生理和心理疾苦;对于医生来说可以实时监测病人各种生理特征,实现更加多元化的治疗方案。因此,下肢外骨骼机器人的研发具有重要的现实意义。本文在对国内外相关技术发展现状进行分析之后,针对下肢外骨骼机器人行为控制进行了深入研究。首先对人体运动步态进行详细分析,基于人体解剖学确定机器人所需自由度,采用主动自由度和被动自由度相结合,既能满足日常行为需求,又能减小功耗。基于运动学和Vicon三位步态采集系统对正常人步态轨迹等信息进行分析,为之后控制系统设计奠定基础。其次在反应式行为控制系统中,主要研究其感知系统和行为控制,确定了主从分布式控制模式。为了对下肢运动状态进行实时采集,选择合适的本体感受器作为整个系统的感知来源,其中依据足底压力传感器数据将行走过程划分成四个相位,并且对压力多传感器数据进行模糊融合处理,设置合适的模糊集合和隶属度函数,结果表明可以对相位进行准确识别。在对反应式行为控制技术进行研究时,针对穿戴者设计了起立、坐下、平地行走和转弯四种基本行为,每个行为都根据本体感受器和数据融合结果设计了其相位触发条件。在行为运行过程中,为了使外骨骼机器人和人体之间相互协调,保证运动过程的连续自然,不会发生干涉,采用计算力矩法作为轨迹跟踪控制算法。由于动力学模型不精确和外界干扰等误差会影响控制效果,本文对计算力矩法进行改进,加入RBF神经网络算法对其进行补偿控制,同时为了保证运动的稳定安全,避免二次伤害,根据本体感受器数据进行跌倒检测。使用ADAMS和MATLAB联合仿真,对算法进行验证,结果表明跟踪效果良好。最后,对整个系统的硬件电路和软件进行设计,建立主控制器和关节控制器之间的通信协议,为了测试系统整体性能,搭建实验平台,验证了控制算法和行为切换的有效性。结果表明,本文提出的下肢外骨骼机器人反应式行为控制技术特性优越,达到相位触发条件时能够快速反应并进行稳定控制,可以帮助穿戴者完成所设计的行为动作。