本发明涉及运动意图识别技术，具体涉及一种基于足底压力和曲线相似的人体运动意图识别的方法，包括对步态相位分类及自定义步态事件；根据三种步态事件的发生确定步态运动意图识别流程；在运动意图识别的过程中，核心建立三种不同的步态事件曲线相似性模型及其计算方法；利用有监督学习方式，有限训练样本和演化计算搜索曲线模板模型参数，将收集的步态数据进行标注，用于模板模型的训练和测试。该方法提出了一种新的步态相位分类，每个曲线相似模型的参数都是由训练数据所确定，代表一种模式分类的同时，也代表了一种虚拟的模板曲线及参数分布。具有识别准确率较高，且所有参数自动适应不同运动速度和体重的个体，适应性更强。