可穿戴助行外骨骼是一种康复训练技术，目的在于辅助受试者行走并减少其能量消耗。尽管这项技术具有巨大潜力，但在实际应用中，为了实现最佳性能，外骨骼的参数调节面临诸多挑战和不确定性。为了解决这些问题，引入了人在环优化策略，这是一种根据受试者能量消耗进行实时评估和控制参数调整的方法，以寻找最低能耗的参数配置。 人在环优化策略已经在多个领域得到应用，并显示出良好的控制效果。例如，在自动驾驶领域，通过将人类交互反馈信息融合进算法，采集驾驶员指令用于数据训练，以及在虚拟场景下对无人驾驶车辆的操作，实现了有效的远程控制技术。在医疗康复领域，人在环控制也被用于上肢终端设备控制，通过传感器采集和意图识别来实现更精准的控制。 尽管人在环控制策略已经在不同领域取得了进展，但在助行外骨骼的应用中，仍存在一些问题。最主要的问题之一是瞬时代谢率的不稳定性，这使得准确评估受试者的能量消耗变得复杂。此外，为了找到最优的控制参数配置，需要采集多组不同参数下的瞬时代谢率，这是一个耗时且资源密集的过程。因此，开发一种有效的人在环优化策略，既能辅助受试者行走，又能在康复训练过程中有效降低能量消耗，对于提升康复效果至关重要。