本论文以仿人形模特机器人背景,结合机器人建模、气动控制和智能算法等,提出了一种多气囊柔性模特机器人的数学模型和控制方法。首先,本文通过对三维人体虚拟建模技术、人体工程学和服装号型评价体系研究,对人体特征点、特征线和特征面的三种描述进行对比,确定了以人体特征线为主要评价参数的人体数学模型。根据不同材料和形状气囊执行器的气动弹性控制特性,提出了一种具有较强针对性的人体区域分割机制。本论文建立了单柔性气囊执行器控制的数学模型,采用双闭环模糊控制算法进行控制。在控制过程中,以气囊体积参数作为主回路控制变量,引入了气体流量和气室压强的变化率之比ecd=ecp/ecm作为副回路的中间控制变量,使控制过程更加平滑,控制结果更加准确,抗干扰牲更强。通过实验,对传统的PID控制算法和双闭环模糊控制算法控制效果进行对比,对比结果显示,无论是动态特性,还是抗干扰性,双闭环模糊控制算法都远远优于PID控制算法。然后,论文讨论了理想情况下多气囊柔性执行器协同控制的数学模型,提出了一套基于粒子群(PSO)-遗传(GA)算法的多气囊柔性执行器的控制方法,该算法将粒子群优化和遗传算法有效地结合起来,在粒子群迭代过程中,选取适应度优的粒子构建基因库完成粒子更新后,让部分适应度低的粒子死亡,由基因库生成新的粒子代替死亡的粒子,然后,构建基因粒子和非基因粒子,完成遗传操作,更新粒子群。最后,本论文详细介绍了多气囊柔性模特机器人的初代实验系统平台,包括实验平台的系统构架、硬件参数、工作流程和软件实现,完成机器人实验平台的系统搭建和软件实现。