为解决现有方法对人机协作装配序列规划研究存在的不足，对基于强化学习和增强现实的航空发动机人机协作装配方法进行研究。基于人因工程提出多维度表征装配任务的系统方法。针对人机协作装配任务分配及序列规划求解规模大、时间长的问题，提出基于改进多智能体优势行动者-评论家(multi-agent advantage actor-critic，MA-A2C)算法的规划模型。针对传统3维跟踪注册方法面向FAST与旋转BRIEF的同步定位与建图(oriented FAST and rotated BRIEF simultaneous localization and mapping，ORB-SLAM2)算法用于增强现实虚实映射装配指引时存在鲁棒性不足的问题，提出了改进型ORB-SLAM2算法。通过人机协作装配案例对所提方法进行了验证。结果表明，该方法是可行且实用的。