类人机器人具有和人类相似的外观和身体结构,随着嵌入式、神经网络、传感器等的飞速发展,新时代的类人机器人同时也拥有着非常智能的感知系统和执行系统。类人机器人相对传统的工业机器人,具有更亲和、更智能、更轻量的优点,能够更好地融入人们的生活。本文将从类人机器人的机械结构、控制系统研究,设计并制作一款具有多自由度、多模态的类人机器人实体。在实际应用中,类人机器人需要完成很多复杂的任务,比如拿取物品、操作开关、与人交互等。因此,冗余度机械臂被广泛应用在类人机器人身上。冗余度机械臂是指其机械结构的自由度数量比它的运动空间维度大的机械臂,其末端能够到达工作空间的大部分地方。对于机械臂的逆运动学,其解具有无穷多个,在进行类人机器人机械臂任务规划时,机械臂运动规划算法的实时性、鲁棒性等会影响机械臂任务完成的性能。本文将从二次规划问题（quadratic programming,QP）为框架,针对双冗余度机械臂相互避碰和神经网络求解器展开研究。在多模态类人机器人的设计上,本文根据类人机器人的结构特点,设计了一款具有37自由度（degree of freedom,DOF）的类人机器人机械整体,采用基于Linux系统下的机器人操作系统（robot operating system,ROS）作为系统的核心操作系统,搭载并运行机器人的功能节点、通信节点、算法计算节点。在类人机器人双臂运动规划及避障方面,本文通过二次规划QP问框架,在关节角速度层面上构造了双冗余度机械臂的运动规划方案。然后,基于最短线段距离以及渐变参数实现双臂间的相互避碰约束,构建了完整的双冗余度机械臂相互避碰及运动规划方案。然后,使用基于线性变分不等式的原对偶神经网络（LVI-based primal dual neural network,LVI-PDNN）求解所构建的二次规划方程。