基于正常人手指結構與運動仿生原理，對人體手部生物學特性進行分析，設計了一種可用于腦卒中或創傷后手功能康復治療的外骨骼式手功能康復訓練器。該訓練器包括外骨骼機械結構和肌電控制系統，具有可適應不同人手指長度的調節機構，通過采集使用者前臂肌電對外骨骼機構的運動狀態進行控制，從而驅動使用者的手指進行屈曲/伸展康復訓練。最后通過機構仿真實驗和實驗樣機實驗驗證了訓練器的機械結構仿生性、力學性能和訓練效果。
為幫助上肢功能障礙患者進行康復訓練，本文設計了一種4自由度上肢外骨骼康復機器人，并實現了語音和肌電兩種控制方案。本文基于RSC-4128語音芯片，實現了對特定人的識別。另外自制表面肌電（sEMG）信號采集電極，采集sEMG信號，并通過信號處理、時域特征提取、固定閾值算法等實現模式識別，還利用脈沖寬度調制（PWM）算法實現了對系統運動速度的調節。最后，對系統進行了語音和肌電控制的測試。結果表明語音控制平均識別率達93.1%，肌電控制平均識別率達90.9%，驗證了系統控制方案的可行性，為上肢康復機器人控制系統的進一步完善奠定了理論基礎。
面向因病痛或自然衰老等原因腿部運動功能受到輕度影響的患者或老年人，本文提出了一種可穿戴外骨骼機器人系統，通過體重支撐的方式減輕雙腿在行走過程中對髖、膝、踝關節和腿部肌肉的負載，以實現行走輔助的功能。考慮到使用人群的心理訴求和病癥特點，有別于固定式或跟隨式康復機器人上配有的減重系統，本文提出的外骨骼機器人結構美觀，輕巧便攜。系統通過足底壓力傳感器實時對使用者的步態進行分析，通過步態相的劃分，針對各步態相提出不同的控制策略。通過座椅上的壓力傳感器實時監測外骨骼提供支撐力度的大小，且驅動控制使用比例-積分-微分 (PID) 控制技術進行力矩控制。機器人系統總重 12.5 kg，站立時平均輔助支撐約 10 kg，行走中平均輔助支撐約 3 kg，起到了一定的體重支撐效果，減輕了行走和站立時對下肢的壓力。
下肢外骨骼機器人是旨在幫助患有步行障礙的人重新獲得腿部和關節的力量，以實現站立和行走等功能的可穿戴設備。與包含剛性機構的傳統機器人相比，具有柔順特性的下肢外骨骼機器人能在被動式彈性元件中儲存和釋放能量，同時最大限度地減少由于沖擊引起的反作用力，提高人機交互的安全性。本文從驅動柔順和關節柔順兩方面對下肢外骨骼機器人柔順特性進行綜述，分類介紹增強型、輔助型、康復型下肢外骨骼機器人，并對該領域未來發展趨勢進行展望。
外骨骼護理機器人是典型的人機共驅動系統，為了充分發揮人的主觀控制能力與動作導向能力，需要全面分析外骨骼穿戴者在搬運患者過程中表面肌電信息的空間分布情況和內在聯系。針對肌電電極位置選擇以及各通道間的內在關系等問題，將上肢肌群復雜系統抽象為肌肉功能網絡。首先，利用互信息分析上肢各肌電通道間的關聯特性，構建肌肉功能網絡；其次，通過計算網絡的節點特性指標，分析不同運動過程中肌肉功能網絡特點；最后，利用節點收縮法確定反映用戶運動意圖的關鍵肌群，分析搬運過程各階段的肌肉功能網絡特性。實驗證明，該方法可以快速有效地確定肌電采集位置，關鍵肌群的肌肉功能網絡特性可以有效區分搬運過程的各階段，為上肢神經控制與身體運動的關系解碼提供了新思路和新方法。
本文擬探明穿戴式下肢外骨骼對人體下肢相應關節參數與肌肉運動學、動力學參數的影響變化，進而為優化其結構、提高其系統性能提供科學依據。本文通過采集受試者的行走數據，以人體下肢各關節在矢狀面上的關節角度作為下肢外骨骼仿真分析的驅動數據，運用人體生物力學分析軟件 Anybody 分別建立了人體模型（即未穿戴下肢外骨骼的人體模型）和人-機系統模型（即穿戴下肢外骨骼后的模型），并對比分析了兩種情況下人體下肢運動時的運動學參數（關節力、關節力矩）及肌肉參數（肌肉力、肌肉激活程度、肌肉收縮速度、肌肉長度）的變化情況。實驗結果表明，人體穿戴下肢外骨骼后行走的步態滿足正常步態，但會出現個別肌肉力突增的現象；下肢主要肌肉的最大肌肉激活程度均未超過 1，說明肌肉均未出現疲勞或損傷狀況；股直肌的最大肌肉激活程度增加最多（0.456），半腱肌的最大肌肉激活程度增加最少（0.013），提示下肢外骨骼最容易引起股直肌疲勞或損傷。通過本文研究結果說明，為避免出現個別肌肉力突增導致人體下肢損傷，在設計下肢外骨骼時，要特別注意人體體段長與下肢外骨骼桿長的一致性和運動的平穩性。
為減小在高負重的情況下穿戴下肢外骨骼時足部與地面接觸產生的沖擊，本文設計了一種用于提高足部舒適性的外骨骼足部機構，并對其影響舒適性的關鍵指標進行了優化。首先，本文基于步態周期的足底受力特點建立了足部機構物理模型，進而抽象出振動數學模型，并用有限元分析軟件 ANSYS 仿真驗證了模型的正確性。然后，本文基于振動數學模型分析了振動參數對絕對傳遞率的影響，并用數學計算軟件 MATLAB 遺傳算法工具箱優化振動參數。最后，本文以白噪聲模擬路面高程作為振動輸入，利用 MATLAB 中的可視化仿真工具 Simulink 并結合振動方程構建加速度仿真模型，進而計算足部的振動加權均方根加速度值。研究結果表明，該足部舒適性機構能夠滿足減振性與足底壓力的舒適性指標。本文為外骨骼足部機構的設計提供了一套較為完整的設計方法，對于其他外骨骼的足部設計以及踝關節康復機構的設計具有借鑒意義。
為了提高下肢外骨骼機器人及其穿戴者行走的流暢性和人機相互協調性，本文提出了一種基于慣性傳感器信號的下肢外骨骼穿戴者行走步速識別方法。首先選取大腿處和小腿處的三軸加速度和三軸角速度信號，隨后根據時間窗口提取當前時刻前0.5 s的信號，以頻域信號中的傅里葉變換系數為特征值。接著將支持向量機（SVM）與隱馬爾科夫模型（HMM）結合作為分類模型，對該模型進行訓練和步速識別。最后結合步速變化規律與人-機約束力，預測當前時刻步速大小。試驗結果表明，本文提出的方法能夠有效識別下肢外骨骼穿戴者的步速意圖，七種步速模式識別率可達到92.14%。本文方法為實現外骨骼與穿戴者之間的人機協調控制提供了新思路和新途徑。
踝關節外骨骼可用來提高人的行走效率，輔助老年人、運動功能障礙患者等進行日常活動或康復訓練，但外骨骼的助行模式會對穿戴者的下肢肌肉激活與協調模式產生影響。本文利用一款繩驅動踝關節外骨骼，設計了不同助力時機與助力大小組合的助行模式，采集了7名穿戴者在跑步機上以1.25 m/s速度水平行走時的下肢表面肌電信號，研究不同助行模式對穿戴者下肢肌肉激活與協調模式的影響。實驗結果表明，比目魚肌激活程度在踝關節外骨骼助力時有明顯降低，在助力時機為步態周期49%、助力大小為0.7 N·m/kg時，最高可降低（38.5 ± 10.8）%。并且，相對于助力時機，助力大小對比目魚肌激活程度影響更為顯著。踝關節外骨骼不同模式助行時，所測量下肢肌肉可分解為5個基本協同模式，且合適的助力時機與助力大小條件下，下肢肌肉協調模式和正常行走相比改變較小。此外，比目魚肌-脛骨前肌、股直肌-半腱肌的協同收縮度在外骨骼助力時比正常行走均有升高。本研究有助于理解健康穿戴者如何調整自身的神經肌肉控制機制來適應不同外骨骼助力，并為選擇合適的助行模式以及合理利用外骨骼提高行走效率提供依據。
為了提高穿戴舒適性與承載有效性，本文在提出一種膝關節外骨骼機器人張弛穿戴系統原型及其工作機制解析的基礎上，對該系統開展靜力學優化綜合及其方法研究。首先，本文基于系統虛擬樣機模型的構建，構造一種計及應力、變形及受力結點占比等要素的綜合穿戴舒適度評價指標；其次，基于系統虛擬樣機靜力學仿真，結合評價指標，開展多目標遺傳優化與鎧甲層拓撲構型的局部優化綜合；最后，通過模型重建仿真數據證實了該系統具有良好的穿戴舒適性。本研究為后續穿戴系統的承載性能及樣機建造提供了理論基礎。