仿鳗鱼机器人通过周期的摆动身体而不断与环境相互作用实现前进、后退和转弯等波动运动。与其他无固定基座的链式结构一样，具有很好的水下复杂环境自适应能力。仿鳗鱼机器人、仿蛇机器人等链式结构机器人具有超冗余自由度、高度耦合和欠驱动特征。这些特征使得机器人在应对复杂和狭窄环境方面具备优势，使得机器人在水环境（水质）检测、水下救援以及在军事上的应用前景非常广泛。然而，这些良好性能取决于精细的身体变形调整。目前已有研究没有提供这种高度欠驱动系统的步态参数与推进效率之间的联系。并且，链式结构机器人模块间的复杂耦合关系，以及机器人与水环境间的复杂交互作用等特征为其运动控制和步态选择带来了困难。　　本文的研究内容是围绕国家自然科学基金《水下仿生航行器高效高机动运动的基础理论与关键技术》展开的，本研究的目标在于为仿鳗鱼机器人应用于实际流体环境提供高效率步态支持。具体可分为2个子目标:基于仿鳗鱼机器人的运动学和动力学模型，提供可以补偿流体扰动、建模误差、噪声的L1自适应运动控制方法，以改善鳗鱼机器人的抗扰动性能，实现切向速度跟踪和一般曲线路径跟随;通过分析现有步态的步态参数与切向速度的关系获得高效率步态。　　(1)基于牛顿-欧拉方法建立仿鳗鱼机器人的运动学和动力学模型　　流体的复杂性和机器人模型结构的高度耦合性、强非线性增加了基于模型的控制器设计的难度。本文分别采用两种简化方法简化原非线性模型:近似简化方法和利用参数对称性简化法。第一种近似化简方法针对现有模型无法直接改写成仿射状态空间形式的问题，采用了泰勒级数展开方法对模型进行了合理近似，但引入了模型误差。第二种化简方法针对已有模型无法得到切向速度子动力学模型的问题，定义了一个特殊的非惯性系，利用参数对称性对模型进行约化，并在该非惯性系下建立了二维动力学模型。该简化方法的优点是没有引入模型误差。为了减少具有多个关节自由度的仿鳗鱼机器人的算法运行时间，基于迭代牛顿-欧拉方法建立了机器人的3维动力学模型，其欧拉角向量的引入使得算法更加简洁。该模型可以实现多种3D步态模式的仿真。　　(2)基于近似运动学和简化动力学模型的仿鳗鱼机器人运动控制方法研究　　为了能使仿鳗鱼机器人应用于实际流体环境，要求运动控制算法能够抵抗流体扰动。针对水下流体环境复杂和动力学模型存在模型误差的现状，在近似模型的基础上设计基于欧拉1(Euler one)方法的分段常数自适应控制器，采用该自适应控制方法主要用于解决流体扰动带来的不确定性和补偿近似模型引入的模型误差，从而实现对关节角的自适应跟踪。然后为了能够实现方向角的控制，对自适应控制律进行了修正，最终实现了方向角的跟踪，仿真验证了自适应控制器在三种不同扰动下的有效性，验证了修正的自适应控制器的有效性。针对现有的速度跟踪控制方法无法应对现实环境的扰动，将步态控制器与P型迭代学习控制相结合，实现了对“多关节”仿鳗鱼机器人的切向速度跟踪控制。该方法的优势是只要模型的一些极限参数，通过任务的重复性对周期性的系统扰动完全消除，对随机扰动也有较强的抑制能力。与优化算法相比，少量的任务重复就可以达到较好的跟踪效果，此外，发现一种“新步态”模式，该步态往往出现在快速游动时。针对现有的仿鳗鱼机器人曲线路径跟随控制存在曲率限制的问题，基于近似运动学模型（假设侧向滑动远小于前进运动），采用了等级曲线方法，设计了任意曲线路径跟随控制器，该控制器不要求曲率限制，不要求初始位置。仿真分析了鳗鱼机器人在不同模块数，不同步态模式，沿着不同曲线路径，不同初始位置时的跟随能力，结果说明了将路径跟随控制器应用到鳗鱼机器人上是有效的。实验研究了直线路径跟随、曲线路径跟随，结果表明机器人能够跟随期望的2D曲线路径。　　(3)仿鳗鱼机器人的高效率步态优化及步态参数分析　　为了获得高效率步态，采用运输经济中的效率指标来评价该步态模式是否是高效率的，将功率输入与切向速度的比作为效率评价指标。而直接优化该目标容易导致奇异，本文将该指标分解为两个子目标:功率输入和切向速度。将输入功率加绝对值后取最大值的和作为输入功率，可有效防止瞬时功率过大的情况。利用多目标优化算法NSGA-Ⅱ算法分析仿鳗鱼机器人在三种不同步态模式下的输入功率、切向速度和步态参数的关系。优化结果发现，新步态模式与蜿蜒步态模式、鳗鱼步态模式相比，在同等切向速度时，消耗的功率较小，在同等输入功率条件下，拥有更快的速度。即新步态是高效率的步态。目前对三维步态的分析较少，而为了获得步态参数与切向速度的关系，利用仿真平台对不同的步态幅值、步态相位差分别进行了分析。仿真发现行波步态模式下，当小于一定幅值和相位差时，幅值越大，切向速度越大;相位差越大，切向速度越小。螺旋步态模式下，存在最优相位差，使得切向速度最小。幅值越大，螺旋曲线的半径越大。相位越大，螺旋曲线的圈数越多。