外骨骼机器人是一种人机一体化助力装置,实际工作时,它可以通过采集人体运动信息来识别穿戴者运动意图,并在跟随肢体运动的情况下为其提供助力,由于在医疗、军事、灾后救援等方面存在广阔的使用前景,越来越多的研究者开始进行相关研究。其中,轻量化是外骨骼机器人研究的关键问题,目前机器人轻量化设计中使用较多的为拓扑优化法,但是,在优化过程中对优化区域进行有限元分析时,通常基于机器人单工况并对优化零件添加等效约束建立有限元模型,分析结果与实际存在偏差,最终将影响优化效果。为此,本文提出优化过程中建立机器人装配体在多个工况下的有限元模型,以此避免优化区域分析结果与实际存在的偏差,提高优化结果的合理性。同时,将此方法应用于本文设计上肢外骨骼机器人的轻量化设计中,这里将其简称为基于装配体的多工况拓扑优化法。在上肢外骨骼机器人结构的初步设计中,首先,针对外骨骼机器人拟人化的设计要求,研究了人体上肢结构及运动机理,完成了外骨骼的构型设计,然后,在确定上肢外骨骼机器人总体设计方案后完成了其结构的初步设计,最后,对机器人进行运动学分析,并采用蒙特卡洛法获得了机器人的工作空间。在进行基于装配体的多工况拓扑优化法研究时,通过研究有限元分析及拓扑优化基本原理,确定了两者之间的联系。基于此,分析了现有拓扑优化过程中对零件添加等效约束进行有限元分析存在的问题,并提出了建立机器人装配体有限元模型保留零件间实际连接的解决方法,通过单关节机械臂的结构优化证明了采用所提方法优化后结构的减重效果比现有方法更好。然后,分析了串联机器人基于单个工况分析进行零件结构拓扑优化存在的问题,针对此问题提出通过多个典型工况下机器人有限元分析结果对比获取优化零件对应极限工况的方法。最终,结合上述两个问题的解决方法提出基于装配体的多工况拓扑优化法。将上述结构优化方法用于上肢外骨骼机器人的轻量化设计,同时,为验证本文提出基于机器人多工况分析实现结构拓扑优化的有效性,这里还在建立装配体有限元模型的基础上,基于单工况分析完成了外骨骼机器人的结构优化。本文所提方法优化后优化零件总质量减少了约40%,与现有基于单工况分析的优化方法减重效果接近,此外,通过对优化后模型进行多工况下的有限元分析,可以发现基于单工况优化后,外骨骼机器人在有些工况下末端变形量会超过优化约束值,而基于本文所提方法优化后模型在所有工况下末端变形量都始终小于约束值,并且,与基于单工况优化后的模型相比,外骨骼最大应力也减少了 9.92%,由此可以验证基于机器人多工况分析进行拓扑优化的有效性。基于上述研究,实现了上肢外骨骼机器人的实验平台,并对其负载能力与命令响应延时进行了实验检测,结果表明其额定负载与命令响应可以满足使用要求。最后,将外骨骼应用于基于fNIRS运动意图辨识的外骨骼协同控制实验进行基于人脑fNIRS信号的运动意图辨识研究。