足式仿生步行机器人一方面由于其高度灵活性与通过性在服务、救灾、核生化环境作业等场景具有广泛的应用前景,另一方面作为一类高维、强非线性以及欠驱动的机械系统,足式仿生步行机器人的控制成为控制工程领域的一个难题。在以往的足式仿生步行机器人控制中,采用的控制方法有关节解耦位置控制、操作空间位置控制与操作空间力控制、逆动力学控制等等。关节解耦位置控制的问题在于刚度大,无法适应复杂地形,而全状态整体操作空间控制与逆动力学控制等方法问题在于维数高,运动学与动力学复杂,计算复杂度高,不适合实时控制。本文以足式仿生步行机器人为研究对象,以本实验室设计制造的四足仿生机器人为研究实例,为解决高维与模型不确定性问题,针对整体控制方案、躯干冗余分解与优化控制、单腿运动冗余分解与优化控制、关节力控制与力位混合控制等关键技术问题进行了深入研究,主要有以下研究成果与创新点:1、提出了一种足式仿生步行机器人任务分层整体控制方案。针对全状态整体控制的高维与模型不确定性问题,将足式仿生步行机器人的控制分为三个层面:躯干控制层、单腿控制层以及关节控制层,并对各层耦合关系进行了深入研究。躯干控制层依据躯干期望运动计算其需要的足端期望接触力,单腿控制层依据单腿操作空间期望运动轨迹以及足端期望接触力计算其需要的关节期望力矩、关节期望角度与关节期望角速度,关节控制层依据关节期望力矩、期望角度以及期望角速度计算其需要的控制输入。本文提出的任务分层整体控制方案与全状态整体控制相比,降低了控制算法对模型准确性的依赖以及由高维数造成的困难。2、提出了足端接触力优化指标和在线求解方法。依据躯干期望运动轨迹进行足端接触力优化分布,设计了足端内力最小化、足端切向接触力最小化以及接触力跟踪误差最小化等优化指标,结合躯干运动约束构造了四足仿生机器人足端接触力分布的约束时变QP优化问题并分析其约束条件,给出了一种时变QP问题的在线有效集求解方法。最后考虑到足式仿生步行机器人单腿交替支撑的特点,在单腿状态发生变化即支撑相与摆动相切换时设计足端接触力的平滑切换过程,减轻足端接触力突变对躯干状态的干扰。3、提出了一种适用于四足仿生机器人单腿切换系统的关节加速度优化指标和优化算法。依据单腿操作空间期望运动轨迹与足端期望接触力进行各关节力矩与速度的优化分布,提出了适用于四足仿生机器人单腿切换系统的同时结合关节角速度与关节力矩的优化指标并转化为关节角加速度层面上的优化指标,结合单腿运动约束构造了四足仿生机器人单腿关节力矩与速度分布的约束时变QP问题,提出了改进的基于变分不等式的原始对偶神经网络(LVI-PDNN),即基于线性变分不等式的闭环原始对偶神经网络(CLVI-PDNN)与中值CLVI-PDNN(Mid-Value CLVI-PDNN),进行时变QP问题的求解,最后提出了一种基于稳定极限环的单腿弹跳高度控制方法。4、仿真与实验验证。在仿真平台与实验平台进行了四足仿生机器人足端接触力优化分布仿真、单腿关节力矩与速度优化分布仿真、单腿运动学与动力学实验、关节控制实验。四足仿生机器人足端接触力优化分布仿真结果体现了本文提出的躯干约束冗余分解方法的有效性以及优化目标函数对于优化结果的引导作用,躯干能够精确跟踪期望轨迹,控制中加入的前馈项,能够明显降低反馈项在总控制量中所占的比例,一定程度上提高了四足仿生机器人控制的柔顺性。单腿关节力矩与速度优化分布仿真结果表明,应用改进的原始对偶神经网络即Mid-Value CLVI-PDNN能够在满足关节机构物理界限的同时基本实现单腿操作空间轨迹的跟踪,实验结果也证实了这一点。单腿支撑相动力学控制实验则验证了本文提出的控制方案在躯干高度一维控制的有效性。四足仿生机器人实验平台上的综合平衡与运动控制实验则验证了基于约束冗余分解的任务分层整体控制的有效性。