闭链连杆机构因其高刚度和主动件周转驱动等优点,被广泛的应用于足式机器人的腿机构。在连杆机构的设计过程中,构型选择和尺度综合是不可或缺的设计环节。然而,现有的构型选择和尺度综合方法在客观性、求解精度和效率、通用性、解的多样性等方面存在不足。本文以发展闭链足式机器人腿部机构的设计方法为目的,探索客观、快速、实用的闭链机构综合方法,包括基于轨迹的构型优选和轨迹综合方法,以及基于轨迹参数的尺度综合方法。论文的主要研究内容和创新成果如下:（1）对基于傅里叶级数理论的平面轨迹的表达进行分析。依据采样误差函数,确定了平面轨迹采样参数的取值;为了消除机构安装参数对轨迹谐波参数的影响,对机构和轨迹分别进行归一化处理,并推导了一般机构和归一化机构轨迹的谐波参数关系,为后续进行机构的构型选择和尺度设计奠定基础。（2）提出一种基于LM-BP神经网络的连杆机构构型优选方法。预先生成了100余万组不同构型和尺度的轨迹,建立了用于拟合轨迹与机构构型之间映射关系的误差反向传递（back propagation,BP）神经网络,并采用Levenberg-Marquarelt（LM）算法训练神经网络。训练好的网络对测试集的检测准确率接近100%,泛化鸿沟小于10-4,模型表现出良好的检测准确率和泛化能力。（3）提出一种以“复现预设轨迹”为目标的轨迹综合的方法,该方法适用于设计具有仿生轨迹的闭链腿机构。方法包括两种优化模型,一是以复现轨迹的整体形状为目标的基于傅里叶级数（Fourier series,FS）的全局搜索模型;二是以复现轨迹的局部细节为目标的基于离散点（discrete points,DP）的局部搜索模型。此外,探究了避免机构产生缺陷的方法,并提出一种Stephenson-Ⅱ型机构的快速运动学方法,以解决该机构优化耗时久的问题。最后,以四、六、八、十、十二和十四杆机构为算例,将所提出的方法与已有轨迹综合的优化方法进行对比,结果论证了所提出的方法具有更高的综合精度和更好的通用性。（4）提出一种以“优化轨迹参数”为目标的连杆机构尺度综合方法,该方法适用于设计具有特定用途（如高越障和低能耗）的闭链腿机构。首先,以闭链足式机器人的四足模块为研究对象,比较了不同腿组布置形式的单腿轨迹特征、推导了台架轨迹和行走轨迹的转换关系、并量化了两种轨迹的性能参数;随后,根据闭链机器人的高越障、低能耗、低足地冲击力、平稳行走等常见需求,提出了机构的尺度综合的优化方法。该方法通过目标函数和约束条件的多次、小范围调整,解决传统尺度综合方法在求解具有复杂约束设计问题时收敛性差的问题。（5）采用本文提出的以“复现预设轨迹”为目标的轨迹综合的方法,设计一款能够高速奔跑的闭链足式机器人。首先,根据猎豹的肌肉分布和骨骼比例,提出了一种具有三段结构的八杆闭链机构,并将肌肉对应的连杆弹性化;其次,根据猎豹的足端轨迹和弹簧负载倒立摆（SLIP）运动模型,规划了新月形的足端期望轨迹;随后,应用轨迹综合方法确定了机构的尺度,并依次完成了运动学和动力学分析、样机设计和制作以及台架奔跑实验。实验中最高的稳定奔跑速度为13.5 km/h,证明了所提出的轨迹综合方法的有效性。（6）采用本文提出的以“优化轨迹参数”为目标的尺度综合方法,对“铁马”运载平台的足端轨迹进行性能优化。首先根据已有样机的性能表现,提出机身波动、跨越高度、轨迹对称性等参数的期望范围。经过五次小范围的逐步优化,机构质心波动幅值降低了67.12%、支撑相长度、均跨越高度和最大跨越高度分别提高了6.06%、15.83%和24.33%,能耗降低了52.31%。结果表明,优化设计显著地提高了“铁马”平台的运动性能,证明了所提出的尺度综合方法的有效性。