外骨骼是一种能够穿戴于人体外侧并协助人体行走的机械装置,可以帮助患者、老人、残疾人正常行走,有效提高其生活质量,因此对用于康复医疗的下肢外骨骼机器人的研究具有重要的现实意义和应用价值。本文为开发一套下肢外骨骼机器人系统,涉及到机器人平台、系统参数辨识、人机运动控制的设计和实现,并利用该机器人平台开展相关健康人实验,为相关康复工程领域的关键问题研究奠定了基础。首先搭建一套下肢外骨骼机器人平台。主要工作有以下几点:1、首先在结构上通过设计可拉伸内凹连杆和腿部贴片以适应不同腿长人员穿戴的舒适性,使人机一体重心更偏向于中心,并根据腿部运动的极限位置设计可调安全限位模块,最后为充分检测人机之间耦合力和同步性,设计采用三维力传感器和姿态传感器测量人机之间各个维度耦合力矩和姿态误差。2、其次根据下肢外骨骼系统应用场景设计测控系统。其中电路系统的设计需要考虑电机驱动系统负载功率,硬件接口转换等。其次为提高算法开发效率,针对下肢外骨骼机器人系统设计了一套基于MATLAB和LabVIEW联合开发软件平台,软件平台可自动将算法编译成控制器可识别的动态链接库并直接调用。其次进行下肢外骨骼机器人系统建模与参数辨识。对下肢外骨骼系统参数进行辨识是其运用的关键,根据其物理结构和运动特性对其采用拉格朗日动力学建模和人机接触力建模。利用B-spline设计好的激励轨迹可减少回归矩阵病态,有效提高系统参数辨识结果的精度。本文将采用一种基于生物地理学的学习粒子群优化(BLPSO)的启发式算法用于激励轨迹优化和系统参数识别,通过改善搜索策略,BLPSO不仅可以避免系统参数收敛到局部最小值,同时也可以提高系统参数的辨识精度。然后为下肢外骨骼机器人设计控制器。外骨骼机器人是一套高度非线性系统,结合系统辨识的模型参数并针对“机主人辅”控制方式设计了一套具有人机耦合力和运动摩擦力补偿的反步控制算法,通过稳定性分析证明了控制器的稳定性,该控制器相比与无模型控制(比如PID),具有更多设计上的灵活性。最后为搭建好的下肢外骨骼机器人平台进行调试和算法验证。首先分别从模块通信、电机驱动器参数整定和传感器数据校准等以使系统工作在最优状态,其次在调试好的平台上进行激励轨迹实验进行数据采集,用于参数辨识,通过与GA和PSO辨识结果对比,BLPSO的辨识结果验证辨识精度更高,最后利用设计好的控制器在平台上进行人“机主人辅”运动控制实验,与PID控制器进行对比,实验结果表明反步控制器具有更好的步态跟随效果和穿戴舒适性。