与轮式和履带式机器人相比,腿足式机器人凭借其可以与地面离散接触的特性,可以在非结构化地形实现稳定行进、奔跑甚至跳跃等。具备更好的复杂环境通过能力,有着广泛的应用前景。由于四足机器人关节自由度多、结构复杂,并且常处于欠驱动状态,四足机器人的运动控制成为目前其发展的重要阻碍。针对以上问题,本文重点围绕电驱式四足机器人的控制系统,在多刚体动力学建模、本体状态估计、基于数值优化的运动控制算法等方面进行了深入研究,具体包括以下内容:（1）推导基于空间向量的牛顿欧拉迭代算法,并以此建立四足机器人多刚体运动学和动力学模型,给出多刚体动力学方程中的相关矩阵和向量的计算方法和伪代码形式,为状态估计和运动控制提供模型基础。（2）提出了若干种针对四足机器人在缺少环境感知设备条件下的状态估计算法,提高四足机器人在复杂场景下的运动稳定性。包括基于足端里程计的位置速度估计算法,提供更准确的位置速度估计结果;提出了基于多概率模型融合的足端接触状态估计算法,使四足机器人可以通过斜坡、台阶等非平整地形;提出了基于最小二乘的负载参数估计算法,提高四足机器人携带负载时的运动稳定性。（3）为了提高四足机器人崎岖地形运动稳定性,设计了一种基于模型预测控制和全身控制的分层运动控制框架,通过简化的单刚体动力学模型使模型预测控制频率在x86架构的单板计算机上可以达到50Hz左右的实时控制频率,同时利用全身控制将整体控制频率提高到1k Hz,保证运动控制的鲁棒性和前瞻性的基础上大大提高了动态性能,使四足机器人可以达到2m/s以上的行走速度,并且可以通过草地、山地、石子路等崎岖地形。（4）为了完善了四足机器人的复杂地形通过能力,提出了一种基于非线性优化的高动态运动控制算法,使四足机器人可以跨越、翻越较大尺寸的沟壑或障碍等地形,以及执行后空翻、“作揖”等高机动性动作。（5）在物理仿真平台和改进的四足机器人实机平台上部署了本文所提出的状态估计和运动控制算法,通过多组实验验证了上述算法的有效性。本文所提出的四足机器人控制系统,有效地实现了四足机器人面对未知的复杂场景的稳定、鲁棒控制效果,为四足机器人实际应用提供了重要的理论依据和参考价值。