可穿戴外骨骼机器人可以起到保护、支撑、助力等辅助作用,帮助或增强关节的运动能力,在工业、医疗与军事等领域具有广泛的应用前景。人体运动信息获取的准确性与快速性,直接影响外骨骼机器人的控制效果。本文主要研究接触式运动信息获取方法,设计了表面肌电采集装置与肌张力传感器,用来获取表面肌电信息与肌张力信息,并将它们应用于外骨骼机器人中。其中,肌张力作为机器人控制的信息源,表面肌电用于助力效果的评价。表面肌电采集装置采用MSP430单片机,多通道采集人体体表的肌电信号,全面反映肌肉的运动状况。使用无线蓝牙模块HC-05进行数据传输,实现装置的便携化。输入缓冲电路实现了阻抗匹配。引入浮地电路,提高了信号的共模抑制比,防止电路自激。结合硬件滤波和软件滤波方案,滤除了极化电压、高频噪声及工频干扰,提高了信噪比。根据肌肉的弹性特点,设计出肌张力传感器。运用力学标定台,完成肌张力传感器中力学部件的标定。选择柔性橡胶胎体,模拟人体上臂肌肉,利用硬度计对肌张力传感器进行检测,部分解决了定量分析的难题。运用非线性修正方法,分析检测结果,得到修正公式,估计出肌张力大小。在Visual C++中,基于MFC对话框类开发了两个软件界面：面向表面肌电采集的人机交互界面,针对外骨骼助力机器人的上位机控制界面。前者实现了表面肌电信号的接收、滤波、显示与存储等功能。后者实现了肌张力信息显示与外骨骼实时控制。把肌张力作为上肢外骨骼控制的输入指标,运用模糊PID控制策略,实现肘关节点到点的运动以及任意角度转动。采集助力前后肱二头肌、肱三头肌的表面肌电信号,提取表面肌电信号的时频域特征。运用生理信号处理方法,得到表面肌电信号的绝对值平均、均方根与Welch谱估计。对比分析发现：助力后的肌电信号强度明显减弱,该系统能够有效实现关节助力。间接证明了肌张力检测的原理、结构和修正方法是可信的。本文的研究为今后将表面肌电采集装置、肌张力传感器大量集成用于外骨骼机器人打下了基础。