随着人-机器人交互环境的增多,人们对仿人双足机器人的拟人化要求越来越高。不仅体现在与人在外观的接近程度上,也体现在机器人与人步态的相似性上。如何让机器人在确保步行稳定性的前提下呈现与人近似的自然步态成为当前研究热点。一方面,人类作为机器人模仿的对象,分析其运动规律对机器人步行稳定性可以提供借鉴意义;另一方面,规划与人类运动近似的步行样本可以提高机器人与人的亲近性,更好的应用于娱乐服务行业。本文利用三维运动捕捉技术获取人体步行样本,从“仿生”角度进行机器人步行样本的生成研究。本文首先利用规划特定运动,并通过最小二乘原理求解人体实际关节中心。在利用PhaseSpace三维运动捕捉系统对人体运动采集后,利用拉格朗日插值解决数据缺失问题。针对机器人与人运动学参数上的差别,通过运动学匹配实现步行样本的转换。采用几何缩放原则对髋、踝关节轨迹进行再构造,基于逆运动学分析求解满足机器人肢体长度和比例的关节角。采用遵循质心在水平方向微调的原则,结合俯仰角几何关系处理超越关节极限的问题。为保证机器人平脚着地,对比各关节俯仰角相对极限的安全裕度采用比例分配原则进行补偿角的再分配。为满足步行稳定性的要求,采用正弦函数拓展形式进行光滑拟合,进而得到机器人步行样本。为了评价机器人与人体运动的相似性,本文将二者笛卡尔空间和关节空间运动参数的相似程度作为评价指标,参数选取笛卡尔空间的步长、抬脚高度、步行周期、单/双脚支撑期比例以及关节空间的关节角、关节角速度等。在基于上述运动学匹配方法得到机器人步行样本的基础上,进行了机器人在线切换步行样本以实现机器人与人跟随步行的研究。提出利用前期成功样本构建样本库,进而在线提取人体步态参数,从样本库中检索选取高相似度样本的方法。针对样本拼接处的稳定性,提出“关节角距离”的评价指标,选取合适拼接点;为实现两个样本拼接的平稳过渡,采用三次样条进行区间插值,最终实现机器人随人体步行速度变化,切换样本的目标。最后,在ADAMS中建立虚拟样机模型,进行机器人步行仿真和跟随步行样本切换仿真,并进行了机器人离线步行和跟随步行实验。仿真和实验结果表明,基于人体运动捕捉生成机器人步行样本的方法可以实现机器人稳定步行,并提高了机器人与人的运动相似性。