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下肢助力外骨骼是一套能支撑人体运动,辅助穿戴者携带重物的可穿戴机械装置。同时下肢助力外骨骼有助于减轻人体背负重物时的疲劳感并提高人们携带负载的能力,在军事和民用等众多领域都有非常广阔的应用前景。但当前外骨骼系统存在以下问题:辅助力矩固定不能随着负重的变化而变化,难以满足背负不同负重场景下的需求,当负重大小发生改变时往往需要手动调整力矩值,缺少自适应能力,影响系统的助力效率,实用性不高。因此本文针对此问题提出一种应用于助力外骨骼的变负重控制策略,在不同的负重场景下采用力矩预测模型提供合适的辅助力矩,能够提高系统自适应性。本论文的工作归纳为如下几点:首先进行人体负重行走实验来划分人体运动步态周期并分析不同负重下各关节角度变化,然后使用OpenSim仿真软件建立人体负重模型来获取下肢关节力矩数据,为力矩预测模型提供参考轨迹。其次提出基于动态运动基元(DMP)的力矩预测模型。基于DMP的力矩预测模型通过对所采集的力矩曲线进行学习,并利用非线性强制项函数再现参考轨迹,进而建立人体负重参数与非线性函数的回归映射关系,从而能够预测不同负重下关节的力矩曲线,无需再进行手动调整。然后提出基于样式参数化(SDMP)的力矩预测模型以解决DMP力矩预测模型预测误差较大的问题。不同于DMP力矩预测模型只能学习一条力矩曲线,SDMP力矩预测模型每次可以学习多条力矩曲线。SDMP力矩预测模型采用奇异值分解与局部加权线性回归方法,提取多条力矩曲线非线性函数的特征参数,并求解高斯核函数权重,进而建立人体负重参数与各个特征参数之间的回归映射模型。该方法能较好的预测不同负重下关节的力矩曲线,预测误差更小且算法实用性较高。最后通过系统实验来验证控制算法的有效性。搭建一套由仿生机械结构、液压动力单元、传感硬件单元和算法控制单元组成的下肢助力外骨骼系统HUALEX-3.2,并通过外骨骼系统穿戴实验检验本文所提出的控制策略在解决系统自适应性问题和提高系统助力效率上的有效性。