随着人类对深空探索的需求逐渐增强,采用移动式机器人登陆外星球成为了必不可少的步骤。当前月球车、火星车等外星球登陆设备均为轮式机器人,在面对沟壑、断裂以及狭窄等地形时无法胜任。仿生四足机器人兼具灵活性与稳定性,不仅可应用于外星球探索,在极端环境下的科研考察与紧急救援等多种场所均具有广阔的应用前景。在机器人进行外星球探索过程中,除了需要具备应用于地球上的传统机器人的各种性能外,由于行星表面非规则地形、地面塌陷、气流冲击等恶劣环境的影响,还要面临感知信息缺失、人为可操控性下降以及无法预先重复训练等多重挑战,这些因素对机器人控制器的鲁棒性和稳定性提出了更高的要求。为了提升机器人控制器对不可预知环境的适应性和抗干扰性,本文结合模型预测控制设计了四足机器人自适应步态规划控制器,提升了机器人对未知外部环境因素的自适应能力和运动稳定性。四足机器人动态运动过程中受外界环境影响会出现非规则触地情况,由此引起的非稳定支撑构型的控制效能直接影响着运动稳定性。首先,通过分析四足机器人机构设计方法与运动步态特征,引出了非稳定支撑构型控制效能分析的必要性。通过对单、双腿支撑系统运动学与动力学分析,基于等效腿理论和拉格朗日方程建立了单、双腿机器人动力学模型。同时,基于腿部雅可比矩阵与虚功原理,推导了腿任务空间、关节空间以及等效腿空间之间变量和力的转换关系,得到了等效腿变量表示的足底摩擦锥约束方程。然后,通过分解控制输入矩阵,分析了单、双腿支撑系统的欠驱动特性,并将控制器的设计转化为欠驱动系统控制问题和含约束的最优化力分配问题。最后,基于局部反馈线性化理论建立了欠驱动控制器,由驱动变量的选取方法引入了单、双腿支撑相的控制奇异性描述方法,动力学仿真验证了控制器对选取的驱动变量的跟踪效果,用于指导四足机器人足底力优化分配方法的设计。机器人独立执行勘探任务时,遇到突发状况会导致控制指令突变,对运动稳定性具有很大挑战;同时崎岖地形、外界冲击、偏心负载等不可预知的复杂情况会破坏机器人步态周期,影响基体控制精度和任务执行能力。足式机器人摆动腿落足点的选取决定了其适应复杂地形与外界冲击等恶劣环境的能力。首先,基于有限状态机设计了系统状态监测器用于各模块间状态变量同步与摆动相位切换,由此建立了一套时间-事件混合触发的四足机器人控制体系,优化了基体运动指令过渡环节和摆动相空间自适应落足点选取方法,构建了四足机器人自适应运动规划框架。同时,提出了局部互补优化力分配方法,基于虚拟模型控制算法设计运动控制器,仿真结果表明局部互补优化力分配方式提升了机器人对控制参数和步态周期的适应能力,且混合触发步态比固定周期步态对减小摆动腿触地冲击效果更明显。移动机器人在实际应用过程中往往通过视觉导航预先规划行走轨迹,同时具备对突发状况做出及时反应的能力。结合时间-事件混合触发机制设计了含约束预测的模型预测控制器,仿真结果表明相比于无约束预测方法,该控制器减小了腿触地对基体运动造成的冲击效应,预测时长增加在提高基体运动的平滑性的同时会延长单步仿真耗时。最后,对几种比较典型的应用场景进行了动力学仿真测试与对比分析,由仿真结果可知,采用基于模型预测控制算法与局部互补优化力分配方法设计的混合触发步态规划控制器有效提升了机器人对不可预知的非规则地面、斜坡地形、侧向冲击以及大质量偏心负载的适应能力,使得机器人在面对不可预知复杂环境时具有较强的适应能力并保持运动稳定性。通过研究四足机器人自适应规划与控制算法,可以有效提升其执行任务过程中自主处理不可预知环境或干扰的能力,提高不同地形上运动的稳定性,对于机器人更加成熟地应用于外星球勘探、军事侦察、科学考察以及极端环境救援等场所具有重要意义。