柔性外骨骼机器人在人工智能技术上以人机交互为核心,充分的考虑到外骨骼机器人在感知、决策、执行三个层面上的关系,最终实现人机共融。目前外骨骼机器人主要应用在医疗、搬运、护理、工业、国防等领域,具有非常重要的研究意义和需求,在众多应用领域上,外骨骼机器人发挥着重要的角色和应用场景,本次研究选择其中的一个应用发展方向进行深入的研究,在进行搬运过程中,可穿戴上肢外骨骼机器人可以为人体受力关节提供助力支持,减轻肌肉的负担,从而提升搬运效率。研究的主要内容涉及到运动关节的运动一致性、安全可靠性、运动同步性、有效的识别运动意图、进行关节运动控制等问题。柔性助力外骨骼机器人驱动器采用气动肌肉,其次是人体与外骨骼机器人的关节通过柔性材料来连接,确保了使用过程中的舒适度,增加腰部辅助机构,在弯腰搬运过程中保护髋关节,最后,肩关节采用鲍登线被动传动,提供搬运过程中的肩关节的辅助力。本文研究过程中,主要针对上肢外骨骼机器人的智能控制进行研究,论文主要研究内容从以下五部分开展:（1）进行现场穿戴搬运实验,根据搬运过程中人体手臂及髋关节的受力情况,研究搬运过程中人体上肢关节运动形式及自由度,考虑个体差异性、经济性和安全性,对外骨骼机器人进行优化,增加腰部助力和完善上肢助力,减少机器人本体重量和提高助力效率。（2）根据改进后的外骨骼机器人,创建动力学方程,提出PID及模糊PID控制策略,通过仿真得到肘关节在PID及模糊PID控制下跟随正弦信号的角度误差。（3）搭建肌电信号采集系统,对肌电信号进行特征提取,设计并搭建了基于肌电信号控制闭环控制系统,通过实验验证人体意图识别效果。（4）设计并搭建了气动肌肉驱动的闭环控制系统和硬件平台,通过压力传感器和肌电传感器采集人机交互信号,通过气压传感器进行反馈调节。（5）搭建外骨骼助力实验平台,完成腰部助力实验、上肢搬运保持实验、综合助力搬运实验,采集人体手臂肱二头肌和竖脊肌的肌电信号,得出助力效果。