外骨骼机器人是一种可供穿戴式机器人,在军事装备、医疗辅助和民用设备等方面具有极广泛的使用场景。然而,在实际使用过程中,外骨骼机器人有显著的设备惯性、运动学约束和缺乏最优控制方法等缺陷。软体外骨骼机器人是一种基于纺织布料的可穿戴设备,提供了一种与人体接触的适形、舒适和顺从的方式,能够解决上述挑战。与大多数刚性的外骨骼不同,下肢软体外骨骼轻便贴身如同外套,与近端安装的驱动器相结合,可以提供与下肢肌肉平行的力量,降低人体新陈代谢,提高行走效率。本文主要在软体外骨骼、驱动平台、控制器和优化方法的开发上进行了研究,研究内容主要包括以下几个方面:(1)基于人体步态分析和软体外骨骼运动学分析,并借助在MATLAB和Open Sim平台的仿真,对软体外骨骼总体方案提出了设计,还介绍了软体外骨骼的工作原理和设计关节驱动平台。针对软体外骨骼,设计了基于迭代力的位置控制和切换导纳-位置控制器的两种类型外骨骼控制器。基于迭代力的位置控制可以在误差范围内准确检测踝部伸展起始时间和跟踪辅助剖面的峰值时间和峰值大小。切换导纳-位置控制器可以跟踪助力曲线的变化。(2)为了探索人机交互以及驱动平台施力时间的选择,进行了软体外骨骼对踝部伸展助力时间选择的研究。在软体外骨骼辅助研究中,在助力单关节条件下,受试者在固定速度的跑步机上跑步,结果表明,通过助力脚踝关节,可以降低代谢消耗。在踝部伸展时间的影响研究中,四种不同的助力曲线以两组起始时间和峰值时间进行评估,受试者以相同速度在跑步机上步行。结果表明,驱动时间的选择会影响机械功率、生物关节力量和人体代谢消耗。与无助力条件相比,起始时间更早、峰值时间更晚的助力曲线提供了最大的机械功率,并实现了更高的代谢降低。(3)给出了用于辨识最优控制参数的人在循环步行中贝叶斯优化方法的发展和评价。首先通过寻找目标的最优步行频率来评价优化方法。发现单参数优化收敛到最优步频的时间是建立的梯度下降法的一半,显著降低了整个实验方案所需的总能量消耗。在此基础上,通过对软体外骨骼踝部伸展助力的峰值和偏移时间的优化,把贝叶斯优化和梯度下降法进行了研究对比,与未穿戴软体外骨骼的情况相比,代谢值显著降低。研究结果以受试者特定的代谢分布,包括峰值、抵消时间和代谢情况,支持了个体差异化控制方法比固定控制策略更有效的假设。