外骨骼机器人是一种具有仿生结构的高度机电一体化的穿戴型辅助机器人。外骨骼的感知控制系统通过识别人体的运动意图,控制驱动外骨骼执行机构实时跟随人体运动,并增强人体运动的力量、速度和耐力,提高穿戴者在重载携行等条件下的活动能力和对不同环境的适应性。因而在军事领域、医疗康复领域、工业领域都有很好的应用前景。因而研究外骨骼的感知控制系统,使其实时的跟随人体运动,减小人机之间的干扰,达到柔顺高效助力携行的目标是很有必要的。本文针对助力型下肢外骨骼机器人,主要完成对其感知与控制系统的研究与设计。首先针对人机交互力的测量需求,搭建了外骨骼的分布式传感网络并设计了相应的感知控制通信系统。感知系统通过助力外骨骼机械结构上布局的传感网络,获取人机系统的相关姿态和运动数据,通过使用各种滤波器对传感器的原始数据进行去噪和平滑,完成了数据的预处理。然后完成了的系统需要的时间序列预测算法的推导,使用相关系数检验以及最小二乘法进行了模型参数的估计,并验证了不同阶数模型预测的预测效果,确定了实际使用的模型阶数。从而完成了对外骨骼系统运动的关节角度的时间序列的实时预测并抑制了系统延迟对控制系统的影响。然后研究了基于足底压力判别人体下肢支撑状态的识别方法,建立了外骨骼机械腿在自由态以及支撑态两种情况下的动力学方程,并以此建立了由外骨骼关节角度反馈计算关节驱动力矩的力矩补偿的控制方法。同时将所测量的人机交互力作为反馈量引入控制回路,结合外骨骼关节角度时间序列预测模型得到的预测量,建立了基于导纳模型的力反馈内环和PID位置跟踪外环的最小化人机交互力的控制策略。经由MATLAB搭建仿真模型,验证了控制模型可以驱动外骨骼实时的跟踪人体动作,并在过程中使得人机之间的相互干扰得到有效控制。最后,搭建了ESR-I(Exoskeleton Robot-I)型外骨骼机器人实验平台,并在其上进行了系统的负重携行的基本参数的相关实验,说明了本文所设计的感知控制算法和策略的有效性。然后以人机交互力为指标,设计实验说明了使用本文设计的导纳模型控制算法的控制跟随性和柔顺性相对于关节力矩补偿的控制方法有了明显的的提升。同时还基于足底压力和肩带拉力两种客观指标设计了实验对外骨骼在静止站立状态下以及行走状态下的助力效率进行了测算和评价,说明了ESR-I型外骨骼机器人可以有效的对人体进行助力,减轻操作者在负重运动过程中的负荷,增强其运动能力。