动力外骨骼系统将人的智能决策和机器人的动力输出相结合,是一种典型的人机交互系统,在工业生产、医疗康复和军事战略等领域具有广泛的应用背景。作为人机一体化系统中的主要组成元素,外骨骼需要具备跟随使用者运动的能力,确保二者具有相同的运动轨迹。本研究针对上肢外骨骼系统对于运动性能、传感控制等方面的要求,研究并设计了上肢柔性动力外骨骼系统。本研究主要从理论和实践两个层次出发,首先以螺旋理论为基础,提出了一种基于约束支链的少自由度混联机构构型方法。接着,从柔性杆件的大变形的机理分析出发,提出了柔性杆件在平面以及三维空间的简化模型,并基于柔性杆件的简化模型,对外骨骼的运动学模型进行分析。然后,提出了基于表面肌电信号的肌电力模型,用于预测手部作用力的方向。最后,基于外骨骼的运动学模型和肌电力模型,提出了外骨骼的模糊控制策略,用于外骨骼的运动控制。针对混联机构设计及分析复杂的问题,本研究基于螺旋理论,分析了运动轴线间的相互关系,并提出了构建运动轴线间的约束支链的方法,进而通过对并联机构添加约束支链,实现少自由度混联机构的构型设计。并依此对柔性外骨骼机构进行构型设计。针对柔性杆件大变形问题,本研究基于样条曲线和伪刚体模型,提出了样条伪刚体模型,并通过最优化算法求解了模型的所有特征参数;针对柔性杆件在三维空间的变形分析问题,本研究提出了样条科瑟拉模型,并通过仿真实验,将实验结果输入反向神经训练器,得到了柔性杆件力与形变之间的映射关系。针对柔性机构运动学模型的高阶非线性问题,本研究基于人机一体化思想,将柔性外骨骼的关节机构分析与肢体结构分析相结合,建立了外骨骼各个关节机构的运动学模型。并基于柔性杆件的力形变映射,分析了驱动组件的运动模型,并将其应用到外骨骼各关节的运动学求解中。运动意图识别是外骨骼实现人机交互的基础技术之一,本研究采用手部的作用力方向来表征人体上肢的运动意图,并设计了相关实验,训练得到了肌电力模型。肌电力模型是通过将采集到的肌电信号经过小波变换与处理,然后乘以肌电力矩阵得到中间变量,再以中间变量为输入变量,经反向神经网络计算得到手部作用力方向。针对外骨骼不同的使用情景,本研究分别提出了外骨骼的助力控制策略和康复控制策略。其中,助力控制策略主要基于肌电力模型和模糊控制器,并结合重力补偿力矩和驱动电机的交互力矩,实现对外骨骼系统的运动控制。在康复控制策略中,本研究主要基于改进的人工势场法,对处于虚拟环境下的外骨骼进行运动轨迹规划,并结合外骨骼的驱动模型,实现系统的康复训练任务。