康复下肢外骨骼是用于辅助运动功能障碍患者进行下肢康复训练的一种设备,近年来由于我国老龄化等问题导致需进行要康复训练的患者增多而受到了广泛的关注。它的康复训练模式根据训练过程中患者主动出力的多少可分为被动训练和非被动训练(辅助主动训练,完全主动训练和抗阻力主动训练),它们所适用的康复训练时期不同,本文的研究对象是适用于康复训练中后期的非被动训练方式,它的实现需要依靠人机交互力矩信息,当前测量人机交互力矩的方法主要有力矩传感器法,脑电、肌电等生物传感器法和无传感模型的观测器法。力矩传感器法的主要问题是成本高,体积大,安装困难,脑电、肌电等生物传感器法同样存在着成本高的问题,而且易受干扰,对使用环境的要求比较高。本论文针对康复下肢外骨骼,以提高训练过程中患者运动的自由性以及主动运动意识和降低系统复杂性以及开发成本为目标,首先通过无传感模型的方式搭建力矩观测器来实现人机交互力矩的感知,然后基于其设计参考轨迹自适应控制策略来减小训练过程中的人机交互力矩、提高运动的自由性和主动运动的意识。本文的主要工作和成果如下。在充分分析康复下肢外骨骼系统中人机交互信息特点的基础上,决定将人机交互力矩作为主动训练控制策略设计的参考依据。针对上述人机交互力矩测量方法存在的问题,本文根据系统特点提出了一种无传感模型的测量方法,该方法通过由外骨骼动力学模型和电机电磁转矩模型建立的力矩观测器来获取人机交互力矩信息。为了验证力矩观测器算法的可行性,本文搭建了Simulink仿真平台对其进行了原理验证以及性能测试。在人机交互力矩观测器的基础上本文提出一种参考轨迹自适应主动控制算法,该算法通过最小化人机交互力矩的方式在一定的范围内修改关节运动曲线的参数,在人机交互力矩方面或参考轨迹方面响应患者的运动意图,匹配患者的运动能力,提高患者运动的自由性以及康复训练时的参与感和主动运动意识,从而达到提高康复训练效率、加速康复训练进程的目的。本文在人机交互力矩观测器算法和主动训练控制算法得到仿真验证的基础上,搭建了康复下肢外骨骼物理实验平台,并进行了实际系统物理实验,实验结果进一步验证了上述算法的可行性。