据调查显示,我国的老龄化速度已高居全球首位,2016年我国60岁以上老年人口数约为2.12亿,约占人口总数15.6%,而在2010年的第六次全国人口普查数据中,60岁以上老年人口仅为10.33%。随着老龄化问题的日益严重,生理功能衰退、运动功能障碍等问题接踵而至,使得老年人生活质量急剧下降,导致家庭和社会的负担越来越重,而随着时代的发展,经济水平的不断进步,生活水平的不断提高,人们对于自身的健康问题越来越重视,对于生活质量的要求越来越高。拐杖、手杖等手动器械已无法满足老年人的需求,可穿戴式外骨骼的发展使得这一问题有了解决的希望,并且可穿戴式外骨骼在民用和军用领域中也有着广阔的应用前景。本文根据上述相关研究背景,针对可穿戴式外骨骼的发展趋势,设计了一种基于套索驱动的上肢软质外骨骼机器人,并提出了基于人体运动意图识别的助力控制策略,论文的主要内容如下:基于人体上肢解剖学研究理论,针对上肢软质外骨骼系统的舒适性、安全性、轻便性提出了相应的结构设计要求。详细介绍了上肢软质外骨骼服结构,包括上肢软质外骨骼驱动装置和套索传动系统。接着介绍了上肢软质外骨骼系统,包括传感检测系统、数据采集系统以及基于Matlab/RTW实时开发环境的运动控制系统。基于上肢软质外骨骼柔性的特点,设计了一套无刚性结构的软质外骨骼传感检测系统,主要由微型拉力传感器、表面肌电传感器和惯性测量单元等组成。在分析了表面肌电信号特性的基础上,提出了一种基于肌电传感器的关节扭矩估计策略,通过肌电信号与关节扭矩之间的非线性关系以及卡尔曼滤波器,得到实时关节估计扭矩。利用惯性测量单元来捕捉上肢运动过程中的运动信息,并通过Mahony互补滤波算法融合其九轴输出数据,解算出表征当前运动姿态的四元数。在四元数理论的基础之上,提出了一种基于惯性测量单元的关节角度估计算法,通过四元数间的相互转换关系,计算出实时关节估计角度。基于上肢软质外骨骼传感检测系统,提出三种应用于软质外骨骼的助力控制策略,包括基于关节估计扭矩的PID力控制策略、基于关节估计扭矩的PID力/位混合控制策略、基于神经网络和最小化估计扭矩的PID力/位混合控制策略。基于上肢软质外骨骼几何模型,分别推导出三种助力控制策略的数学表达式和控制框图。并在最后搭建基于Matlab/RTW运动控制系统的实验平台,设计实验方法与步骤,验证三种助力控制策略的有效性与可靠性,其最高助力效果能达到50.23%。