截瘫外骨骼机器人具有医疗器械属性,对安全性要求极高,因此截瘫助行外骨骼机器人安全性研究备受关注,其中涉及的关键问题为人机系统平衡评估和平衡控制。本文针对人机系统安全问题,提出平衡评估指标,构建平衡控制策略,建立摔倒保护策略,以提高人机系统整体安全性,主要贡献如下:针对传统指标无法准确评估系统动态平衡问题,提出增强稳定锥指标,它融合系统质心位置、速度、加速度及接触时间等信息,可计算系统失衡的紧急程度,并使用标量和矢量同时表征系统平衡状况。Gazebo仿真结果表明,该指标（最大值超过140,同时指示安全变化方向）在灵敏度和表征维度方面优于传统指标（最大值小于40且无法表示安全变化方向）。针对系统平衡保持困难问题,根据系统是否受到外部扰动,分别提出了无扰动的穿戴者-外骨骼系统平衡控制策略、静态平衡受扰和动态平衡受扰的平衡控制策略。其中,动态平衡控制策略以增强稳定锥指标作为平衡评估指标。研究结果表明,无扰动平衡控制策略可控制实际系统自动识别并迈上12～14.5 cm高的楼梯,静态平衡控制策略可基于质心预测方法在400 ms内恢复仿真系统静止站立受扰后的平衡,动态平衡控制策略可自动调整外骨骼机器人步态参数以保持系统行走过程中矢状面平衡。针对系统摔倒时无有效摔倒保护问题,提出了基于惯性测量单元自动触发安全气囊的被动摔倒保护策略、基于人体摔倒经验和基于软演员-批评家强化学习算法的主动摔倒保护策略,可减小/避免关键部位摔倒伤害。其中,撞击伤害、竖直方向动能、头部撞击和控制成本四种指标被定义为强化学习算法奖励项。研究结果表明,被动保护策略可在800 ms内完全触发以减轻系统头部伤害;基于经验的保护策略可在前后摔倒时确保仿真系统头部0伤害;基于强化学习的保护策略可完成40～90 kg重的仿真系统在前后0～15°和左右0～10°倾斜范围内的摔倒保护。上述研究成果在截瘫助行外骨骼机器人上进行了实验,平衡评估指标和平衡控制策略可一定程度上解决穿戴者-外骨骼系统在平衡评估和控制方面的困难,摔倒保护策略可在防止身体重要部位受伤害方面提供参考。同时,本文基于截瘫外骨骼机器人搭建了外骨骼云脑数字平台,并借助外骨骼机器人脚底压力和孤立森林算法完成穿戴者-外骨骼系统安全性评估。