随着人口老龄化和意外伤害导致下肢步行障碍患者数量的增加,传统康复医疗方法的劣势逐步显现,在康复市场的需求下,使得康复步行训练机器人在医疗领域中得到了广泛应用。针对康复步行训练机器人的最优轨迹跟踪问题,国内外众多学者从不同角度并且利用不同的方法对其进行了研究,然而在取得的众多成果中,主要解决的是康复机器人的轨迹跟踪问题,忽略了速度、加速度对人机系统运动的安全性和舒适性的影响以及训练者给系统带来的干扰。本文结合预测控制理论,对约束条件下的最优轨迹跟踪问题进行了研究,主要工作内容如下:针对全方向步行康复训练机器人动力学模型的非线性特性,采用精确线性化的方法,设计了一种等效控制输入的非线性控制器;通过泰勒展开式得到离散状态空间模型,结合模型预测控制方法,实现最优轨迹跟踪的同时保证位置、速度跟踪误差约束在指定范围内。在考虑轨迹误差、速度误差及控制增量的约束条件下,进一步对康复步行训练机器人系统控制输入的上下限加以限制;针对预测时域趋于无穷的轨迹跟踪问题,采用无限时域的模型预测控制方法,建立了无限时域状态空间系统,分析了优化解存在的可行性,证明了康复步行训练机器人闭环系统的稳定性。仿真结果表明具有控制输入约束的无限时域预测控制方法能够较好的实现最优轨迹跟踪。针对训练者给康复步行训练机器人系统带来的干扰问题,提出了一种训练者干扰观测方法,建立了观测误差系统,并证明了其稳定性;为了实现康复机器人安全轨迹跟踪,提出了非线性鲁棒预测控制方法,同时对运动过程中的位置、速度、加速度进行约束。通过仿真对比分析和实验研究,结果表明考虑训练者干扰的鲁棒预测控制方法的有效性和优越性。