双足机器人因体型结构与人类高度相似更易融入人类社会,因此目前已成为了当前机器人领域最前沿的课题之一。双足机器人的稳定步行作为最基础的模仿人类的行为方式,具有非常广泛的应用前景,引起了国际众多学者以及高新技术企业的关注。但其具备自由度较高、机械结构复杂以及耦合性高的特点,双足机器人如何实现平滑及稳定的步行是所有足式机器人研究领域中的热点以及难点。机器人在行走过程中,步行稳定控制研究不仅能够帮助人类更深入地了解双足构造物体的步行方式,而且能让机器人更好地为人类完成工作。本文围绕着对双足机器人的步态优化以及步行稳定展开研究,主要研究工作如下:（1）双足机器人的运动学模型的构建以及在行走过程中的稳定性判断根据双足机器人腿部各个关节的分布情况,构建出连杆结构模型、世界坐标系以及各连杆的局部坐标系。随后根据关节和连杆的几何关系建立双足机器人的正逆运动学模型。本文根据ZMP（Zero Moment Point）的表达式,对双足机器人的步行稳定进行判断。此外,为了降低对实际机器人的损坏,本文在仿真环境中加载与实际机器人完全一致的模型进行实验。（2）基于粒子群（PSO）算法的步态优化传统的步行轨迹规划不仅让双足机器人的步态阶数较高,并且步行的ZMP稳定裕度较小。本文结合人类的步行要求,使用三次样条的方法进行步行轨迹规划并用PSO算法对其进行优化。在使用PSO算法优化阶段,根据ZMP到稳定区域中心的距离为判断依据,构建出判定机器人行走步态稳定性的适应值函数。在通过粒子群算法对双足机器人的步行轨迹规划中步长、摆动腿至高点与其在步长的位置、双腿支撑周期、单腿支撑周期等参数进行优化后,使期望的ZMP尽量靠近稳定区域中心。（3）基于关节角度矫正的步行稳定控制双足机器人在步行过程中由于足底摩擦力不足以及关节角误差等因素导致机器人的质心轨迹产生偏差,从而导致了ZMP产生误差,对步行的稳定性产生较大的影响。若只对支撑腿的各个关节角进行简单的补偿,达不到理想的步行控制效果。针对以上问题,本文采用了一种基于对各个关节角度矫正的方法进行步行稳定控制。该方法根据落地脚与规划的落地脚的位置误差,重新调整下一个步行周期摆动腿的轨迹,最后根据重新生成的轨迹对期望的关节角进行矫正从而间接矫正双足机器人行走过程中实际的ZMP轨迹。