四足机器人的研究灵感来自哺乳动物,体现了仿生学与机器人技术的完美结合。纵观四足机器人的发展历程,使四足机器人具备媲美于其动物模仿对象那样的高速、稳定、灵活的运动能力一直都是研究人员孜孜追求的目标。然而,奔跑步态具有高维度、欠驱动、变拓扑、含冲击、模型不确定等特点,其动力学分析和运动控制都十分复杂,是四足机器人研究的难点和热点之一。本文以四足机器人奔跑步态在矢状面内的动力学特性为重点,从简化的四足奔跑动力学模型出发,利用庞加莱映射、横向动力学等分析方法,揭示奔跑步态的本征动力学特性以及周期运动的稳定特性,提出基于虚约束和学习策略的四足机器人奔跑步态控制方法,为机器人走向实用化提供理论基础和切实可行的技术手段。考虑步态前进过程中存在的状态切换和拓扑结构变化,建立了四足机器人奔跑步态的混杂动力学模型,并定义了一个关于初值连续的奔跑步态庞加莱映射。通过建立步态的庞加莱映射,寻找步态周期运动的不动点,分析了疾驰步态的运动参数如步长、步频、速度间的相互依赖关系,以及它们与腿部刚度、足端受力等动力学参数的耦合关系,揭示了奔跑步态的行为机理。引入横向动力学的方法,将机器人奔跑步态沿周期轨道线性化,得到一个包含状态切换的周期时变线性系统,利用Lyapunov稳定性理论对其稳定运动区域进行定量分析,得到奔跑步态在整个步态周期内的稳定特性。针对四足机器人跳跃步态,提出了基于虚约束的步态控制策略,将周期运动轨迹转化为腿部关节间的虚约束,利用控制施加到实际的机器人中,使得机器人运动收敛到预定的步态上,实现了机器人样机跳跃步态无量纲速度达1.01的高速跑动。针对疾驰步态序列的复杂性,利用得到的奔跑步态的运动特性,将其运动控制转化为对3个步态参数的确定,然后利用局部加权投影回归(LWPR)学习算法学习不同状态下需要的控制参数,机器人样机疾驰步态跑动无量纲速度达0.84。最后,设计了适应高速跑动的仿生四足机器人实验平台Agi Dog,通过实验验证了所提出的控制算法的有效性。本文研究成果,为四足机器人高速运动的实现提供了理论指导和切实可行的控制策略,具有重要的理论意义和工程实践价值。