随着智能控制、传感器以及微电子等技术的不断发展,国内外越来越重视主动型假肢的设计与研究。与传统的被动式假肢相比,主动型假肢不仅能够实现实时环境感知与自主控制,而且能够在上、下楼,上、下斜坡等运动中为假肢穿戴者提供动力。为了实现假肢的实时路况检测与协调控制,本文的研究与设计围绕主动型假肢的路况环境信息采集、路况识别与运动控制三个方面展开:首先,通过对人体下肢运动进行分析,提出了基于激光传感器的路况识别方法,并设计了包含激光距离传感器和惯性测量单元的硬件数据采集系统,对激光距离信息及地形高度信息进行采集。其次,为了改善主动型假肢存在的运动模式识别率低以及识别延时等问题,通过小波去噪算法对激光距离信息和地形高度信息进行滤波,提取特征值,然后选择训练简单、结构清晰的概率神经网络进行路况识别。通过与使用运动信息进行路况识别的方法对比表明,该系统能有效识别平地、上楼、下楼、上坡和下坡五种路况并提高识别精度。最后,利用拉格朗日法建立主动型下肢假肢模型,针对假肢建模过程中的参数不确定性问题,提出了主动型假肢的自抗扰控制方法。对跟踪微分器、扩张状态观测器与扰动补偿、非线性误差反馈三个组成部分的功能进行仿真验证,并在此基础上,将自抗扰控制算法应用到主动型假肢的控制中,在MATLB/Simulink搭建实验仿真模型,进行主动型假肢自抗扰控制仿真实验。仿真结果表明,基于自抗扰控制器能够快速地跟随系统输入,取得良好的控制性能。