六足机器人近些年经常出现在抢险救灾任务、管道或复杂地形的探测任务中,甚至在军事方面也执行一些特殊的任务。凭借机器人无疲劳的特性大大降低了劳动力的需求,还提高了生产生活效率。近些年,大量研究者都在研究六足机器人控制的复杂性问题,意图改善六足机器人呆板的行动能力和复杂的控制系统。本文为解决控制的复杂性设计了一种可以实现多足协调运动的控制系统。本文主要研究内容有:介绍足类机器人在国内外的研究现状和足类机器人几种常见的控制方法。比较几种控制方法的优缺点,基于CPG的步态规划方法具有更好的适应性和响应速度,可以产生稳定的节律运动,在受到一定干扰的情况下可以恢复正常的节律运动,自我调节能力比较好,适合控制足类机器人运动。由此采用CPG仿生控制的方法对六足机器人的运动进行控制,针对现阶段CPG控制系统的不足:控制器模型复杂,参数不易整定;步态单一,步态切换困难等问题设计一种模型简单,整定参数简易的CPG控制器。首先设计机器人整体的机械结构,以自然界的生物为设计模板设计腿部结构。由于机械结构的相似性,以单腿作为分析目标进行运动学分析,采用D-H参数法进行正逆运动学的分析,建立运动学方程;绘制六足机器人的足端工作空间,对足端工作空间三维显示,为足端轨迹规划设定边界要求,为步态规划打下理论基础。介绍六足机器人步态规划的基础定义和三种经典步态,确定步态的使用环境,对于机器人在行进过程中的步态转换问题,提出步态切换策略,参照稳定裕度参数对机器人进行静态稳定性分析和足端轨迹规划,探究平稳行走的基本条件。从仿生角度出发,CPG控制网络作为控制中枢使六足机器人的步态运动模仿自然界的节律运动,让六足机器人的行进变得更加稳定,有效。对比各种振荡器的优缺点,最终选取Wilson-Cowan神经振荡器作为CPG神经网络组织的基本单元,分析其振荡器表达式方程各个参数对输出状态的作用,选取适宜的参数得到良好的节律性控制信号。建立CPG神经网络组织,在不同腿之间设定对应的步态权重矩阵,进而使六足机器人不同髋关节获得稳定相位差的控制信号,最终实现六足机器人的多足的协调运动。最后,以建立的CPG拓扑网络控制结构为基础,对CPG控制信号进行仿真实验,验证了基于CPG控制模型对三种步态的运动控制策略的有效性和可行性,所设计的CPG网络结构可以实现自主切换步态,验证了步态切换策略和步态权重矩阵的正确性。