外骨骼在改善人体运动性能方面具有巨大的潜能,包括:帮助老年人上下楼梯和辅助下肢伤残人员进行康复训练等。本文从人体踝关节生物力学和神经生理学角度出发,研究助力人体行走任务中的踝关节外骨骼人机协作。完成的主要工作包括踝关节外骨骼的机械结构设计、控制系统设计以及控制策略优化。(1)设计与人体踝关节高度耦合的外骨骼结构,并进行机械选型。创新之处在于,通过一根Boden绳分离踝关节外骨骼穿戴部分和电机驱动部分,极大地降低人体穿戴部分的重量。(2)提出一种基于双层控制器的踝关节外骨骼力矩控制方法。其中,上层控制器通过步态周期时间确定踝关节外骨骼的期望力矩;下层控制器通过迭代学习算法跟踪上层控制器输入的期望力矩曲线。(3)提出一种助力人体行走任务下“人在回路中”的踝关节外骨骼控制策略优化。该优化方法以穿戴者每个步态周期内左右小腿比目鱼肌肌电信号均方根的平均值作为优化目标,利用粒子群优化算法对外骨骼控制器的控制参数进行优化,以提高外骨骼辅助人体行走的效果。为了克服基本粒子群算法不能很好平衡其全局和局部搜索能力的缺陷,在提出的踝关节外骨骼控制参数优化方法中,提出一种自适应参数调整法则,对基本粒子群算法中的惯性权重、自我认知加速和社会认知加速度系数进行调整,以进一步降低行走过程中人体自身所付出的代价。(4)通过实验验证外骨骼的机械结构、双层控制系统以及基于“人在回路中”的协作控制策略优化的有效性。本文从仿生的角度进行踝关节外骨骼的机械设计,提高关节耦合度,并且从“人在回路中的”人机协作的角度进行控制策略优化,提高外骨骼的人机交互,这不仅对指导简单任务下单关节外骨骼的控制研究起到了巨大的推进作用,而且对未来复杂任务下多关节外骨骼的研究奠定了基础。