足式机器人是近年来机器人研究一个比较活跃的领域,其涉及机器人学、生物学、控制理论、传感器技术、信息处理技术等,因其不同于传统的轮式、履带式机器人的运动特点,得到了各国科学家的大力关注,其中又以四足机器人以其结构和控制方法的相对简单成为足式机器人的一个理想研究对象。四足机器人不但可以应用在军事、行星探测、救灾等领域,而且在家庭娱乐、仿生学等领域大显身手。在国家自然科学重点基金及中国科学院创新基金的资助下,本文对四足机器人的仿生控制和行为进化进行了研究。研究内容包括:1、对四足动物的运动器官结构和运动机理研究,在此基础上对四足机器人的进行运动学和动力学建模,并成功研制出了四足机器人实验样机。2、设计了一种具有本体感觉的中枢模式振荡器;早期的基于仿生学的控制方法只是简单的模仿生物的一些基本行为和功能,这在执行一些相对固定、简单的任务时没有问题,但是对于复杂的任务和环境时就显得有些力不从心了;随着生物学和神经学研究的不断发展,为四足机器人的仿生控制带来了新的概念和方法;本文采用基于仿生学的运动控制原理,从工程应用角度出发,设计了一种具有本体感觉的中枢模式振荡器(CPG,Central Pattern Generator),并在其基础上实现四足机器人的运动控制。3、引入生物学中的反射概念和神经学中的动态连接机理,并与中枢模式振荡器相结合,实现四足机器人复杂环境中的运动控制。反射行为是生物行为的一个基本要素,是生物对外界环境情况的反应,是生物环境适应能力的一种反映;引入生物的反射行为提高了机器人的环境适应能力,拓展了仿生控制方法的内容。4、根据哺乳动物的行为进化特点,进行四足机器人的行为进化研究。采用强化学习方法,利用CMAC神经网络实现了强化学习系统,完成了基于CMAC神经网络的Q学习算法,综合考虑了四足机器人的运动特点,即可以越过一定高度的障碍来实现避障,进行了四足机器人在未知环境中的自主导航行为进化研究;运用进化算法,利用计算机模拟的方法,模拟一个刚出生的四足动物学习行走的过程,通过这一技术,可以使机器人自行获得运动能力,这对于四足机器人的发展具有重要意义,将来可以将这一能力扩展到其它方面,从而使四足机器人真正具有生物的学习能力,这有利于提高四足机器人在陌生环境中应对突发事件的能力,这一点对于执行星球探测任务的四足机器人尤为重要。本论文的创新点有:采用基于仿生学的运动控制原理,借鉴生物学、神经学的最新进展,从工程应用角度出发,设计了一种具有本体感觉的中枢模式振荡器;引入神经学中的动态连接机理和生物学的反射概念,结合中枢模式振荡器,研究四足机器人复杂环境中的运动控制;根据哺乳动物的行为进化特点,采用强化学习和进化算法,研究四足机器人行为进化,使其在无先验知识的情况下自行获得在未知环境中的运动能力。