四足爬行机器人在斜坡执行任务时需要通过复杂地形,为确保其在斜坡的通过性,需要提高足端控制精度、掌握足端力的大小以及有效地识别地形,所以本文从斜坡下的多步态设计、腿部关节的协调性控制、足端力的柔顺控制以及斜坡环境识别方面对四足爬行机器人进行研究,主要内容如下:首先,建立四足爬行机器人在平坦斜坡下的运动学模型,针对平坦型、复杂型、凸起型三种地形,设计四足爬行机器人的行走步态、避障步态、爬越步态,鉴于步态的切换需要关节电机的配合,探查斜坡下多步态与关节电机模型之间的映射关系,进而提出一种关节电机的时序预测控制,实现步态的柔顺切换;其次,为了延长四足爬行机器人在斜坡的运动时间,建立腿部能耗模型,并根据腿部在斜坡的运动空间对机器人的能耗进行优化。针对腿部关节耦合造成运动协调性差的问题,设计基于干扰观测的神经网络模型参考解耦控制,在MATLAB下进行髋关节和膝关节的位置仿真,通过对比分析得出解耦控制后的位置精度更高;再次,当四足爬行机器人腿部从摆动相切换成支撑相时,由于坡度的存在使得足端与地面接触力过大,降低了机器人运动的稳定性,因此提出一种力/位分段切换控制,当腿部处于摆动相时采用变速PID位置算法,实现摆动阶段的精确定位,当足端接触地面时采用基于位置的阻抗控制算法,实现支撑阶段力的柔顺控制,在力/位切换时考虑足端与斜坡地面摩擦力的影响,采用基于摩擦力补偿的模糊多模型切换算法,实现力和位置之间的平顺切换,在MATLAB下进行力和位置仿真,通过对比分析所提算法具有更好的动态稳定性;最后,为了提高斜坡下四足爬行机器人实时地形识别能力,采用单目相机获取前方环境,从而确保机器人在斜坡环境的通过性。考虑四足爬行机器人斜坡环境的识别速度要求快且需要较高的定位精度,采用自适应的阈值提取ORB特征点并使用四叉树进行保存,在匹配阶段使用FLANN算法进行特征匹配,实现四足爬行机器人对斜坡地形的实时性识别,并根据斜坡环境做出前行、避障和跨越策略,通过基于搜索的强化学习不断与斜坡环境交互来获取合适的落足点,并根据动力学模型建立模型预测控制进行动态实时跟踪,进而保证落足点的位置精度,在ROS(Robot Operating System)环境中进行运动仿真,验证了四足爬行机器人能够实时稳定地通过斜坡。