随着机器人技术的迅猛发展,对能在复杂环境下行走的特种机器人的需求日益增加,由于腿式机器人对环境有较强的适应性,可应用于科学考察、国防、空间探索等诸多领域。近些年来,仿生四足步行机器人一直是机器人领域非常热门的研究对象。人们要求机器人不仅适应原来结构化的、已知的环境,更要适应未来发展中的非结构化的、未知的环境。虽然研究者们对四足机器人的静步行有了非常深入的研究,但对四足机器人的动步行研究还很少。鉴于四足机器人静步行难以适应高速灵活的运动,对四足机器人动态步态生成和动态稳定性研究具有重要的现实意义。本文以四足机器人为研究对象,采用仿生学思想,基于动物神经控制的机理,开展了面向四足机器人步态生成算法及稳定性控制方法的研究。首先分析四足动物步态的相关概念得出四足动物步态的一般规律,利用这一规律模仿狗的步态,设计了四足机器人参数化的单足轨迹生成算法;利用内核为van der Pol的单神经元振子模型生成节律信号,并分析中枢模式发生器(CPG)信号与步态之间的映射关系,设计CPG步态地址发生器。其次将四足机器人的动态步行抽象成倒立摆模型,利用倒立摆模型分析了四足步行机器人在纵向和横向的稳定运行条件;将小脑模型关联控制器(CMAC)应用于四足机器人稳定性控制当中,对四足机器人的动态行走进行稳定性控制。最后建立了四足步行机器人动态步行的仿真平台。对单足的轨迹生成算法进行验证,并且根据哺乳动物的生物控制机理建立了四足机器人的实时运动控制仿真系统。对四足机器人动态步行进行仿真,仿真结果表明,四足动态步行机器人的CMAC神经网络控制方法是合理和有效的,能够实现四足机器人的稳定动态步行。