随着世界人口老龄化情况的日益严重,老年人的行走能力成为了亟待解决的问题。为了能够延长老年人独立生活的时间长度,能够研发一款可以助力老年人行走的设备非常必要。而助力设备的对老年人的辅助行走的功能实现依赖于控制策略,针对生物融合式助行外骨骼基于力信号的模糊控制策略存在的缺点,本文提出一种融合肌电信号与力信号的混合控制策略。使用图像化编程软件LabVIEW进行程序编写及搭建人机交互界面,并依据现有的外骨骼设备对控制策略进行验证。首先,使用图像法对人体步态周期进行分析,测量行走过程中冠状面内质心的偏移量,同时也对行走过程中髋关节与足底距离的变化规律进行测量,为后期的减重助行工作提供数据支持。对步态周期内下肢肌群的活跃关系进行探讨,对行走过程中下肢肌群的表面肌电信号与步态时相的关系进行分析。其次,对肌电信号的产生机理及特性进行探讨,对本文所选用的表面肌电信号采集系统进行介绍。对sEMG进行时域、频域和时频域的特征提取及分析,并对特征空间进行降维,筛选出用于模式识别的sEMG时域特征空间。再次,基于LabVIEW软件对筛选过的sEMG的时频特征进行模式识别,利用LabVIEW软件编写神经网络模式识别程序,利用BP神经网络对样本数据进行训练学习。基于LabVIEW软件搭建融合肌电信号与力信号混合控制的程序。最后,对实验所用的生物融合式助行外骨骼进行介绍,选取数名实验者进行助行实验,根据实验数据绘制采用混合控制策略的运动参数,并与未采用混合控制策略运动参数进行比较,对肌电信号与力信号混合控制的可行性及有效性进行验证。