基于目前在农业领域手工作业劳动强度大,工作效率低等问题,给劳动者提供了一款专用于农业劳作型的下肢外骨骼机器人,两者结合应用于农业领域的田间管理与采收,降低劳动强度、延长工作时间、减少劳动力数量、提高劳动生产效率,增加农民收入,减少因劳作导致的疾病和身体损伤,促进农业健康发展及农村和谐稳定,对我国的经济安全的保障有重要意义。本文主要围绕劳作型下肢外骨骼机器人的动作识别与行为预判两方面进行了初步研究,具体内容如下:下肢外骨骼机构助力人体运动时,需要协同人体完成各种动作,因此需要保证外骨骼的下肢各关节结构以及运动特点与人体一致。首先,建立了劳作型人体下肢外骨骼机构,能够满足协调性与跟随性,且通过失稳的控制能够保证外骨骼机构的稳定性。然后,对所建立的劳作型下肢外骨骼机构进行运动学建模及仿真分析。通过对其进行运动学正反解分析、雅可比矩阵与奇异位形的分析,通过对其工作空间进行分析,利用Matlab仿真验证此模型的稳定性,然后通过ADAMS仿真进一步验证了此机构在人体负重时的协同性良好。在进行动作识别时,首先通过在穿戴者身上佩戴加速度传感器、压力传感器等,采集人体腰部、大腿、小腿、足部四个部位的数据,然后将采集的数据进行融合处理,提取特征信号,运用RBF神经网络对信号进行分类识别,从而确定人体的劳作动作。动作识别完之后进行行为预判,首先建立了卡尔曼滤波预判算法,将外骨骼模型简化为二连杆机构对其进行运动学分析,然后利用基于优先级调度算法的PD控制策略来保证系统的稳定性,通过仿真分析验证外骨骼机构的跟随性,准确预判了人体行为。