四足机器人因具有较高的动态性能和较强的环境适应能力而备受关注。作为一种强耦合非线性复杂动力学系统，四足机器人涉及学科知识多，模型结构复杂，尚有许多基础理论与关键技术有待进一步研究。本文围绕四足机器人节律柔顺行走、复杂地面适应行走和不同地质环境适应行走等方面展开研究，并在四足机器人仿真模型和物理平台上进行分析验证。本文完成的主要工作和贡献如下:　　 1.针对节律运动突变碰撞力大和柔顺性低的问题，改进了基于Hopf振荡器的中枢模式发生器模型，提出了一种节律柔顺行走控制方法。分析Hopf振荡器输出信号与关节运动之间的关系，整合膝关节变量，改变神经元之间的作用关系，实现了对称步态和非对称步态行走;分析节律运动碰撞力突变产生的负面影响，提出了基于碰撞力大小和四足机器人身体姿态的柔顺性评估方法;连续调整碰撞阶段大腿的摆动幅度，增大摆动周期，从而减小碰撞阶段的关节运动速度，形成机器人本体与地面之间的缓冲，在一定程度上实现了节律柔顺行走。　　 2.在基于站立相和摆动相逆动力学模型的基础上，设计了一种耦合逆动力学建模方法。采用将四足机器人四条腿视为四个单独串联机构的思想，分别建立站立相和摆动相阶段的逆动力学模型，并对站立相和摆动相之间的过渡过程建模，实现模型的平滑切换;加入串联机构之间的耦合作用力因素，在减少模型计算复杂度的同时增加了模型的可靠性。　　 3.为了实现障碍环境下的稳定柔顺行走，提出了一种足端轨迹优化方法。针对己知环境信息，设计混合抛物线路径规划算法，规划柔顺高效的足端无碰路径，根据速度、加速度约束，利用非线性优化方法，实现了时间最优的关节轨迹规划;设计了障碍环境下基于翻转势能和稳定裕度的重心轨迹调整方法，保证了越障的稳定性。　　 4.为了提高未知复杂地面条件下的自主运动能力，设计了基于双目视觉的环境适应行走步态规划方法。利用双目摄像机感知环境地形，采用绝对误差和的立体匹配方法估算视差值，构建基于统计和几何关系的视差图滤波处理算法，利用随机采样一致性算法提取摄像机视角，并根据四足机器人运动学模型构建栅格地形图;针对存在凸起障碍和禁行区域的复杂地面，根据稳定性、柔顺性和高效性原则设计步态规划算法，通过多步态生成、步态变换、混合抛物线足端轨迹规划和关节轨迹插值实现复杂地面下的适应行走。　　 5.针对环境地质属性难以检测且不适合腿足机器人行走的情况，建立了机器人与地面之间的耦合动力学模型，提出了针对不同地质环境的分类检测方法和适应行走策略。将机器人与地面环境视为一个整体，构建了闭环系统模型、柔顺碰撞模型和摩擦力模型，分析行走过程中路面基底对机器人产生的动力学影响;根据传感-电机一致性思想，将各关节电机的电流信号和位置误差信号引入检测系统，与足底碰撞力一起检测机器人身体动力学参数变化，设计了一种多级加权kNN分类算法用于消除检测变量作用不同和采样不均带来的影响;通过分析足-地碰撞力和能量耗散特性，提出了基于触地角调整的地质适应策略，实现了不同地质环境下的适应行走。