为了研究人类动态双足行走的机理，在未来的双足机器人中实现多种运动步态下高效、自然的行走，近年来，越来越多的研究开始将基于主动控制和基于被动动态行走的方法结合到一起。具有可控关节柔性的基于动态行走的双足机器人，可以通过调整系统自身的动力学属性（如固有频率等），实现运动的速度、步长、步态的实时控制。但目前的研究较少涉及多种步态及实时步态转换的分析，以及关节柔性对步态转换及机器人行走全局稳定性的影响。　　本文首先研制了一款具有柔性可控髋关节和踝关节的双足机器人。设计了电路及传感器系统，并编写PC端的上位机程序，使机器人动态行走中实时采集的状态数据，通过蓝牙无线传输后，在数据库中完整记录，便于通过统计分析方法和机器学习方法分析机器人的运动性质。其次，基于机器人多步态行走及切换的实验调试，研究关节柔性对于动态双足行走的步态选择的影响;分析了双足机器人在运动中形成的多种运动步态和步态转换的运动状态序列，在此基础上，实现了机器人在三种步态下的稳定动态行走。进而，通过对多种步态下机器人行走实验数据的统计分析，比较了机器人与人类在常见步态选择中的差异。通过实时调节关节柔性的方法，实现了机器人变速、变步态的控制，证明了通过控制关节柔性改变被动双足行走性质的可行性。机器人在行走过程中若遇到较大的扰动时可能会摔倒。已有的研究大多应用机器学习的方法来提高机器人在未知环境中抵抗扰动的能力;也有研究者从跌倒检测的角度出发，以求机器人跌倒之前做出预判，进而采取相应的控制措施。本文中，通过对机器人大量行走实验数据的分析，研究了关节柔性对于动态双足行走跌倒行为及全局稳定性的影响。分析了机器人传感器参数中，对于稳定行走、向前跌倒和向后跌倒分组间差异最为显著的变量，及其对应的位姿及状态参数变化。最后，通过对机器人在不同柔性下行走数据的分类及方差分析，发现了机器人稳定行走的变量区间随关节柔性变化的规律。