外骨骼机器人作为一种可穿戴式机器人，旨在增强或辅助人体运动功能，其运动预测算法是实现人机协同控制和提升助力效果的关键技术。

本文首先阐述外骨骼机器人的概念、分类及应用领域，接着从基于表面肌电信号、人体运动模型和多传感器融合三个方面，梳理了外骨骼机器人运动预测算法的研究现状，并对不同方法的优缺点进行对比分析。

进一步地，探讨了运动预测算法在不同控制策略中的应用，并分析了其对提升外骨骼机器人性能的影响。

最后总结了现有运动预测算法的局限性，并展望了未来的研究方向，包括深度学习、迁移学习和强化学习等新兴技术的应用，以及个性化模型和多模态信息融合等发展趋势。

关键词：外骨骼机器人；运动预测；表面肌电信号；人体运动模型；多传感器融合

#1.1外骨骼机器人外骨骼机器人是一种可穿戴式机器人系统，其设计理念源于模仿人体骨骼肌肉系统，通过外部机械结构和驱动装置为穿戴者提供助力、支撑和康复训练等功能。

#1.2运动预测算法运动预测算法是指利用传感器获取人体运动信息，并根据这些信息预测未来一段时间内人体运动趋势的算法。

在人机交互系统中，运动预测算法能够克服传感器延迟、提高响应速度、增强人机协同性。

#1.3研究意义外骨骼机器人的运动预测算法研究对于提升其智能化水平、人机交互体验和应用效果具有重要意义。

准确预测用户的运动意图，能够使外骨骼机器人更好地适应用户的运动节奏和模式，从而提高助力效率，降低使用者的疲劳感，并增强人机协同能力。