双足运动是人类的重要标志,相比于其他运动形式,双足运动有着更好的环境适应性。学界认为,双足运动能力是机器人应当具有的最大特征之一。双足机器人由于运动形式与人类接近,因此更为适合在人类的生存环境中与人类进行协同工作,是未来帮助或替代人类工作的理想机器人形态。然而,机器人双足行走能耗过高,难以连续工作,这已经成为了阻碍机器人进一步发展的瓶颈问题。欠驱动双足机器人是实现高能效行走的理想平台,但由于系统不完全能控,给步态设计和控制器设计带来了巨大的挑战。针对机器人双足行走的能效性和稳定性两大问题,本文以欠驱动双足机器人为研究对象,设计了高能效的行走步态并提出了新的控制策略,提高了机器人双足行走的效率和稳定性。本文研究的工作集中在以下三个方面:首先,针对双足机器人行走能量效率低下的问题,本文以带有脚板的圆规式机器人为研究对象,在机器人的髋关节和踝关节分别加入了机械约束装置和弹性储能元件,采用恒值控制的方式,为机器人设计了高能效的行走极限环步态。通过与虚约束方式生成的极限环步态比较,证实了该步态具有高能效性。通过庞加莱回归映射的方法验证了极限环的稳定性,并利用基于事件的控制策略对开环不稳定的极限环进行了镇定,最终实现机器人的高能效稳定行走。其次,针对欠驱动自由度为1的平面机器人,本文设计了通用的控制策略对参考极限环进行跟踪。欠驱动自由度的存在加大了系统的控制难度,根据机器人自身动力学机理,本文提出了以系统角动量为跟踪依据的坐标变换方法,将系统维数降低,使问题得到简化。针对降维后的系统,本文设计了近似线性化与自抗扰控制相结合的控制策略。当误差较小时,可以将非线性的模型误差忽略不计,利用近似线性化的方式进行控制器设计;当系统误差较大时,则可利用状态扩张观测器的观测值对系统的模型误差进行动态线性补偿,设计新的反馈控制器。通过这样的控制策略,可以对目标极限环进行跟踪。通过与基于事件的控制方法对比,证实了本控制方法在收敛速度和收敛域上的优越性。最后,针对欠驱动机器人行走适应性差的问题,本文设计了变坡度路面的高能效行走切换控制策略。本文采用时间放缩的方法为带有脚板的圆规式机器人针对特定的坡度设计了高能效的行走步态。利用这些步态作为基础步态,根据受控对称性原理,将基础步态进行推广,通过简洁的变换,生成适应不同坡度的过渡步态。设计了基于反馈线性化和时间放缩控制的切换控制器,使机器人在不同的坡度上跟踪不同的参考轨迹,保证机器人在变坡度路面上高能效且稳定地行走。以NAO机器人作为实验对象,针对其动力学模型利用时间放缩的方法设计了平地及上下坡的行走步态,设计了控制器使NAO机器人可以由直立的零速度状态收敛到目标步态,实现了NAO机器人在平地及上下坡的稳定行走,验证了步态设计和控制器设计方法的有效性。