1.一种可穿戴外骨骼机器人控制方法，其特征在于，所述方法包括：根据预设频率，采集穿戴者在运动状态下的实时运动状态数据，所述实时运动状态数据至少包括外骨骼机器人对穿戴者腿部的压力值、穿戴者受力位置的腿部周长、穿戴者步频以及穿戴者步幅；将预先设定的监测窗口内的实时运动状态数据按照采集时间进行排序，并对各项实时运动状态数据进行同类对齐，获得穿戴者运动状态特征矩阵；其中，所述监测窗口包括若干个实时运动状态数据采集时间点，所述监测窗口是对外骨骼机器人进行动态调整监测的最小时间段；将穿戴者运动状态特征矩阵输入至预先构建的舒适度与安全性评价模型中，获得能够反映外骨骼机器人对穿戴者捆绑效果的舒适度指数以及能够反映穿戴者腿部生理状况的安全性指数；获取相同监测窗口内的外骨骼机器人实时剩余电量；根据外骨骼机器人的规格属性以及穿戴者的个性化生理特性，为舒适度指数设定第一权重系数，为安全性指数设定第二权重系数，为实时剩余电量设定第三权重系数；结合第一权重系数、第二权重系数以及第三权重系数，对舒适度指数、安全性指数以及实时剩余电量进行综合加权计算，获得当前监测窗口内的外骨骼机器人腿部锁紧机构的自适应调节指数；计算当前监测窗口内的自适应调节指数与前一个监测窗口内的自适应调节指数之间的差值，若差值超过预设阈值，则控制腿部锁紧机构进行松紧程度调节；若差值未超过预设阈值，则保持当前腿部锁紧机构状态不变。
2.如权利要求1所述的可穿戴外骨骼机器人控制方法，其特征在于，外骨骼机器人腿部锁紧机构的自适应调节指数的计算公式为： ；其中， 表示第i个监测窗口的外骨骼机器人腿部锁紧机构的自适应调节指数， 表示第i个监测窗口的舒适度指数， 表示第i个监测窗口的安全性指数， 表示第i个监测窗口的实时剩余电量， 、 和 分别表示第一权重系数、第二权重系数和第三权重系数， 、 和 分别表示舒适度指数、安全性指数和实时剩余电量的归一化函数。
3.如权利要求1所述的可穿戴外骨骼机器人控制方法，其特征在于，所述采集穿戴者在运动状态下的实时运动状态数据的方法包括：在外骨骼机器人的接触表面安装压力传感器，用于监测与穿戴者接触的压力分布，获取腿部的压力值；使用惯性测量单元，监测穿戴者的步频和步幅，以及受力位置的腿部周长；使用微控制器，以预设的频率采集传感器数据，数据通过模拟信号采集电路传输到控制系统；对数据进行滤波、平滑和时域分析的处理；从处理后的数据中提取关键特征；将处理后的数据存储在存储设备中，以备后续分析和控制。
4.如权利要求1所述的可穿戴外骨骼机器人控制方法，其特征在于，所述穿戴者运动状态特征矩阵的获取方法包括：预先设定监测窗口，所述监测窗口是对外骨骼机器人进行动态调整监测的最小时间段；将监测窗口内的实时运动状态数据按照采集时间进行排序；对各项实时运动状态数据进行同类对齐，将相同类型的数据在时间轴上对齐；基于排序和对齐后的数据，构建一个穿戴者运动状态特征矩阵；对于特征矩阵中的数据，进行进一步的处理和标准化，包括归一化和标准化处理。
5.如权利要求1所述的可穿戴外骨骼机器人控制方法，其特征在于，所述舒适度与安全性评价模型的构建方法包括：从运动状态数据中，选择与舒适度和安全性相关的特征；对选择的特征进行预处理，包括去除噪声、数据归一化和填充缺失值；使用机器学习方法构建评价模型，包括支持向量机、神经网络和决策树；将数据集划分为训练集和测试集，确保模型在未见过的数据上具有泛化能力；使用训练集对模型进行训练，并通过测试集验证模型性能；使用独立的验证集进行模型评价，考察模型对新数据的预测能力；在验证通过后，将模型部署到实际的可穿戴外骨骼机器人系统中，用于实时评估舒适度和安全性。
6.如权利要求1所述的可穿戴外骨骼机器人控制方法，其特征在于，外骨骼机器人实时剩余电量的获取方法包括：在机器人中加入电量传感器，用于监测电池的电量，所述传感器能够测量电池的电压和电流，并将其转换为可供系统读取的电量数据；获取电量数据后，将电量数据从机器人传输到控制单元；一旦电量数据传输到控制系统中，进行数据处理以获取实时剩余电量；获取实时剩余电量后，将其纳入控制算法中进行实时监控与反馈。
7.如权利要求1所述的可穿戴外骨骼机器人控制方法，其特征在于，所述预设阈值的设定影响因素包括穿戴者生理特征、运动模式和强度、外骨骼机器人设计参数、穿戴安全性和机器人控制算法的响应速度。
8.一种可穿戴外骨骼机器人控制系统，其特征在于，所述系统包括：数据采集模块，用于根据预设频率，采集穿戴者在运动状态下的实时运动状态数据，并发送；所述实时运动状态数据至少包括外骨骼机器人对穿戴者腿部的压力值、穿戴者受力位置的腿部周长、穿戴者步频以及穿戴者步幅；数据处理模块，用于接收实时运动状态数据，将预先设定的监测窗口内的实时运动状态数据按照采集时间进行排序，并对各项实时运动状态数据进行同类对齐，获得穿戴者运动状态特征矩阵，并发送；所述监测窗口包括若干个实时运动状态数据采集时间点，所述监测窗口是对外骨骼机器人进行动态调整监测的最小时间段；评价模型应用模块，用于接收穿戴者运动状态特征矩阵，将穿戴者运动状态特征矩阵输入至预先构建的舒适度与安全性评价模型中，获得能够反映外骨骼机器人对穿戴者捆绑效果的舒适度指数以及能够反映穿戴者腿部生理状况的安全性指数，并发送；机器人状态监测模块，用于获取相同监测窗口内的外骨骼机器人实时剩余电量，并发送；权重设置模块，用于接收舒适度指数、安全性指数和实时剩余电量，根据外骨骼机器人的规格属性以及穿戴者的个性化生理特性，为舒适度指数设定第一权重系数，为安全性指数设定第二权重系数，为实时剩余电量设定第三权重系数，并发送；权重计算模块，用于接收第一权重系数、第二权重系数以及第三权重系数，结合第一权重系数、第二权重系数以及第三权重系数，对舒适度指数、安全性指数以及实时剩余电量进行综合加权计算，获得当前监测窗口内的外骨骼机器人腿部锁紧机构的自适应调节指数，并发送；控制模块，用于接收自适应调节指数，计算当前监测窗口内的自适应调节指数与前一个监测窗口内的自适应调节指数之间的差值，若差值超过预设阈值，则控制腿部锁紧机构进行松紧程度调节；若差值未超过预设阈值，则保持当前腿部锁紧机构状态不变。
9.一种可穿戴外骨骼机器人控制电子设备，包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连，其特征在于，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述方法中的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述方法中的步骤。
