随着机器人技术的不断发展,机器人在军事及航空航天领域中扮演越来越重要的角色,利用移动机器人进行军事侦察、代替人类进行太空探索逐渐成为一种趋势。然而复杂的环境因素使得传统的移动机器人无法满足人类的探索需求。多面体机器人超强的变形能力以及对复杂环境的适应能力,使得其成为解决人类实践问题的新途径。然而,传统的姿态检测方法无法实现对多面体机器人姿态检测的目标,而且复杂的环境对姿态检测系统的稳定性和可靠性提出了更高的要求。基于此背景,本文对多面体机器人的姿态检测技术进行研究,主要研究内容包括以下几个方面：首先,建立了多面体机器人运动学通用模型。针对某种构型的多面体机器人,对其结构特点进行了研究分析,发现多面体机器人的姿态可以通过机器人元件之间的相对位置关系来表示,在此基础上,结合经典矩阵理论推导出多面体机器人运动学通用模型。其次,建立了四面体机器人运动学模型。以一款新型的四面体机器人为对象,首先研究了该机器人的运动原理,根据多面体机器人运动学通用模型得出该四面体机器人的运动学模型。再次,实现了基于卡尔曼滤波器的姿态角多数据融合算法。单一传感器检测机器人顶点模块的姿态角时,存在累积误差及响应迟滞现象。针对这一问题本,本文提出了一种以卡尔曼滤波器为基础的多数据融合算法,并以四面体机器人顶点模块为对象,设计了姿态角检测单元,进行了数据融合算法验证实验。最后,完成了系统设计与实验分析。根据四面体机器人的姿态检测模型,结合姿态角多数据融合算法,设计了四面体机器人姿态检测系统并完成了实验。结果表明,本文设计的四面体最小姿态检测系统能够捕捉机器人在不同运动状态下的姿态,提出的多面体机器人运动学模型切实可行。