可穿戴康复助行机器人在辅助下肢有损伤的患者进行康复训练,以及重新激发患者中枢神经元进行代偿和重组方面具有重要存在价值。在康复训练中,患者进行被动训练容易造成二次创伤以及异常情况发生的安全性等问题。因此,提倡患者进行主动康复训练,这样可以满足患者在不同康复阶段的个性化康复需求,可以适应患者的生理和心理特征,并且可以有效的避免康复训练过程中的二次创伤和提高训练效果。在患者进行主动康复训练时,可穿戴康复助行机器人需要实时提取分析人体在运动时下肢所产生的运动学、动力学等各种信息,依据这些相关信息来识别人体的主动运动意图,从而达到主动训练的目的。因此,本文的研究目的,即提取分析有价值的人体下肢运动时的相关信息,设计一个科学高效的人机信息交互系统框架。本实验招募了15名青年男性,统一先迈左脚以日常行走的步速完成从静止到起步的直线行走任务。采集下肢髋、膝、踝关节角度信息和表面肌电信号,分析下肢各关节角度变化情况和原始肌电图以及肌肉贡献率,从而对可穿戴康复助行机器人的人机信息交互系统的设计进行信息源的确定。研究结论如下所示:（1）分析摆动腿和支撑腿在静止站立到第一双支撑相开始时的期间内,其中摆动腿和支撑腿都是髋关节角度最先发生变化。因此在可穿戴康复助行机器人通过关节角度这一信息识别人体主动运动意图的时候,应最先识别解析髋关节角度的变化,再结合其他关节角度的变化进行分析。（2）分析摆动腿和支撑腿都是RF、MF、LF率先激活,而摆动腿的BF激活时间相较于支撑腿的BF会迟一些。通过分析AEMG得到各肌肉的肌肉贡献率,对于摆动腿和支撑腿而言都是MG、LG、TA、BF整体大于LF、RF、MF,而摆动腿的TA肌肉贡献量明显大于支撑腿。在可穿戴康复助行机器人利用表面肌电信号识别人体主动运动意图时,应该考虑到各肌肉激活时序和肌肉贡献率综合识别人体主动运动意图才更为精准和稳定。（3）结合sEMG和下肢髋、膝、踝关节角度信息可用作识别人体主动运动意图,从而设计人机信息交互系统框架。将整个人机信息交互系统分解为三系统、两通道,即sEMG和下肢关节角度信息采集系统,运动信息处理系统和可穿戴康复助行机器人控制系统;两通道为人体下肢到可穿戴康复助行机器人的运动信息传递控制通道和可穿戴康复助行机器人到人体下肢信息反馈通道。并且对可穿戴康复助行机器人做出结构设计,最后搭建完成整个人机信息交互系统。研究结果为可穿戴康复助行机器人的人机信息交互系统框架设计给出了指导建议,并且基于人机信息交互系统进行了移动端产品设计,以提高患者在康复训练时的用户体验。