非结构化环境中足式机器人的运动控制是国内外机器人领域的研究热点之一。机器人反射控制能够使机器人的运动在高层控制信号不参与,底层控制系统完全依靠外部反馈信号的情况下,根据外界环境的变化而适时地进行调节。但是,目前已有的反射控制算法存在需要对机器人本体及所处环境建模的问题,导致机器人环境适应性下降,增加了控制系统的工作量。自然界中的生物具有很强的环境适应性,这源于生物本身完善的反射机制。基于该思想,本文对生物反射运动的机理进行了研究,根据实验结果设计了机器人反射控制回路,建立了适用于机器人仿生反射控制的双互抑驱动神经元数学模型及反射神经元数学模型;在此基础上,提出了仿生反射控制算法,并阐述了六足机器人反射控制的具体控制策略。首先,以六足昆虫螽斯和竹节虫为实验对象,进行了生物反射机理实验研究,获得了常见的反射运动形式,并分析了生物反射运动时各个关节角的相位关系,反射运动形式和外界刺激强弱的关系;根据实验分析结果,搭建了机器人的反射控制回路。其次,根据生物实验结果分析,建立了仿生反射控制回路中双互抑驱动神经元数学模型和反射神经元数学模型;在此基础上,提出了反射控制算法,以及基于三种典型的生物反射—牵张反射、屈肌反射和伸肌反射的控制策略,解决了传统反射控制需要对机器人本体或外部环境建模的问题,并实现了不同反射算法之间的融合。最后,通过ADAMS和MATLAB的联合仿真,验证了反射控制算法的有效性和可行性。在仿真实验结果的基础上,根据工程实际需要,对算法进行了必要的简化,在已有的六足机器人单腿硬件平台上初步验证了该控制算法,由实验结果可以看出,这种不基于模型的反射控制方法完全可以实现传统的基于模型的复杂算法的功能,从根本上取代了复杂的在线计算,并成功的实现了多种反射之间的算法融合。