本发明涉及面向人体复杂运动的运动模式预测及切换控制方法，属于外骨骼助力技术领域。首先，对人体下肢EMG信号及IMU信号进行采集；随后，对采样后的每段EMG信号及IMU信号提取时域特征，并组成特征向量；最后，采用梯度提升树算法(GradientTreeBoosting,GBRT)，将特征向量输入该模式识别算法实现下肢运动模式及运动相位分类。本发明适用于外骨骼助力机器人相关技术，为外骨骼助力策略提供丰富先验知识，提升系统助力性能与安全性。