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足式仿生机器人行走过程中具有离散的落足点,使其对复杂非结构环境的适应能力更强,稳定性更好,受到各国研究者的普遍重视,成为现今机器人研究领域的热点。随着机器人技术的不断发展,人类对机器人的运动性能提出了更高的要求。在满足稳定行走的基础上,机器人的仿生控制方法以及复杂环境适应性等研究方向越来越受到人们的广泛关注。针对多足机器人在复杂地形行走时遇到的运动控制复杂、机体稳定性差,足端冲击力强等问题,重点研究仿蟹机器人基于CPG的运动控制方法和复杂地形下自适应控制策略等内容,通过搭建样机平台,开展机器人行走实验研究,验证所提出理论的正确性和可行性。结合课题研究目的,通过对螃蟹的生理结构和运动机理进行仿生学研究,设计了六足仿蟹机器人的整体方案,包括机械结构和控制系统。在对螃蟹肢体结构进行简化的基础上,基于模块化的思想设计三自由度舵机驱动步行足,利用D-H法建立了步行足的运动学模型,并对步行足的足端工作空间进行了简要的分析。针对仿蟹机器人的控制需求,构建了基于PC104的分层式控制系统,并对控制系统的硬件构成进行简单介绍。对多足机器人的运动控制方法进行了分析,针对六足仿蟹机器人重点研究基于CPG的运动控制理论。模拟生物神经元,建立CPG振荡器数学模型,并对振荡器极限环和模型参数进行分析。通过引入旋转矩阵实现神经振荡器的耦合和相对相位的预测,并对互耦振荡器的输出形式进行分析。依据仿蟹机器人运动控制的要求,引入高层调节机制,构建了机器人CPG网络模型,分析了网络模型参数对输出形式的影响。对仿蟹机器人基于CPG的波形步态生成和复杂环境下的自适应控制策略进行研究。采用神经网络构建CPG节律信号与关节驱动角度之间的关系,实现步行足足端轨迹的规划。通过调整占地系数,实现基于CPG的波形步态生成与转换。在控制系统中引入反射机制,对复杂地形下基于轨迹库思想的机器人自适应控制进行分析。最后对于仿蟹机器人环境适应性步态生成理论进行了实验研究。其中包括基于CPG的机器人波形步态生成与转换实验和复杂环境下机器人的自适应行走实验,通过调整CPG网络参数实现了不同占地系数机器人波形步态行走和转换,利用有反射和无反射对比实验,验证了复杂地形下机器人自适应控制策略的有效性。