外骨骼机器人是延伸、增强人体运动能力的一种重要手段,但是外骨骼机器人的平衡性以及与人本体之间的人机交互,尤其是如何实现外骨骼与人体自身运动的协调是外骨骼运动规划与控制要解决的关键问题之一。本研究针对基于人机接口的下肢外骨骼平衡与运动控制设计问题,开展了人体下肢姿态及运动状态预测方法的研究。本文的研究内容主要包括:第一、基于站立时足底压力中心的波动变化,通过设计斜面、睁闭眼、时间三个实验变量因素,统计分析人体在静态站立下的平衡控制策略,揭示了足底压力中心在各变量因素变化下的部分规律,并对实验结果进行了单因素方差分析,验证其是否存在显著差异性。第二、基于下肢肌肉群表面肌电信号,通过支持向量机对肌电-运动的映射关系进行训练,对下肢运动步态分类以及下肢髋、膝和踝三个关节矢状面内的连续运动预测。由十位健康受试者的运动预测和统计分析可得出,适速行走下步态二分类的平均分类准确率最高,且适速行走下膝关节在不同运动模式下的连续运动精度最高。实验结果表明,基于肌电信号进行下肢运动步态分类和多关节连续运动预测是可行的。第三、为了验证下肢关节连续运动估计的工程实用价值,让受试者在跑步机上适速行走进行在线预测实验。由四位健康受试者的运动预测和统计分析可得出,基本达到在线实时预测的效果。