可穿戴助力机器人是一种通过人机交互实现运动控制的机器人,在军事国防、医疗康复、农业运输、工业生产等方面都有着十分重要及广泛的应用需求。其中涉及的关键技术主要包括与人体运动范围一致的活动关节、具有卸荷能力的机械结构、使用者肢体的运动信息采集、机器人与人之间的协同运动控制等问题。论文围绕下肢助力外骨骼机器人系统的人体运动预测与运动控制展开,采用理论、仿真分析与实物实验相结合的方式展开研究,具体由以下4个方面构成:（1）介绍了下肢助力外骨骼机器人的机械结构与硬件系统,分析了下肢助力外骨骼机器人的动力学情况。本文采用了拉格朗日动力学方程对下肢助力外骨骼机器人的进行了动力学方程的推导,为下肢助力外骨骼机器人的设计分析与控制奠定了基础。（2）搭建了人体运动信号采集装置并编写了人体运动采集与预测算法。论文采用惯性传感器与足底压力传感器对人体的运动进行采集,采用NAR神经网络与SARIMA预测模型对人体运动进行预测,为感知人体运动进而精确控制外骨骼运动起到了良好的作用。（3）编写了下肢助力外骨骼人机协同控制相关算法。通过MATLAB软件搭建外骨骼运动控制系统的仿真环境,对迭代学习与模糊自适应PID两种算法进行控制研究,并在PCM-3365工控主板上用C++语言编写模糊自适应PID控制算法,对下肢助力外骨骼机器人运动控制进行实验探究。（4）实验探究下肢助力外骨骼机器人的性能。对人体穿戴下肢助力外骨骼机器人在各种任务下的跟随与助力进行评估,从而判断下肢助力外骨骼机器人系统的实际性能。