在自然界中,人类拥有极为出色的协同运动能力,能够根据实际情况及时调整协同策略以适应运动任务目标。然而由于人体复杂生理结构和运动习惯的影响,运动协同特征具有个性化、差异化等特点,使得人体节律运动协同特征的提取与刻画成为人体运动研究中最具挑战的课题之一。因此,如何有效提取人体节律运动协同特征,实现协同运动中各关节间耦合协同规律的准确刻画成为亟需解决的问题。针对人体节律运动协同特征提取难度大,刻画困难等问题,本文提出基于条件生成对抗网络的节律运动轨迹生成方法,有序生成人体关节节律运动,并引入基于Hebbian理论的自适应Hopf振荡器,实现关节协同隐含特征的显式表达,主要研究工作如下:首先,基于人体体段结构以及质量、质心分布,建立人体运动学简化模型与节律运动数据库。然后,结合行走、跳绳运动的节律性特征与关节转动特征,划分节律运动周期的不同阶段,为下一步人体节律运动的关节协同相位研究奠定基础。其次,基于人体节律运动的周期性特征,构造节律运动分析矩阵,利用奇异值分解和主成分分析,提取并分析不同被试不同节律运动矩阵的关节数值特征。然后,通过设立关节相位基准点,建立描述关节耦合转动时序的协同相位计算准则,并对不同个体不同节律运动间协同特征趋同与差异共存的特点进行分析与验证。再次,基于生成对抗模型的数据生成思想,将节律运动中的关节数据视作可学习生成的样本数据,提出基于条件生成对抗网络的节律运动生成方法,通过设置数据标签,将不同个体节律运动特征转化为多层神经网络中的权重参数,实现节律运动数据的准确生成复现。并通过隐空间降维的方式,实现网络参数中的关节协同特征可视化,验证所提方法的有效性。最后,为避免生成对抗模型中神经网络不透明的黑箱问题,进一步明确模型中参数的物理意义,实现人体节律运动协同特征的显式表达,本文引入基于动态Hebbian理论的自适应CPG,建立与人体关节对应的关节单元参数辨识模型,通过自适应的关节轨迹辨识过程,实现关节节律协同特征的参数化表征。在此基础上,结合之前提出的关节协同相位计算准则,将关节间的耦合转动时序融入CPG相位耦合网络中,并通过运动学仿真实验对重构数据与真实数据进行分析和对比,验证所提方法的有效性与准确性。