足式机器人以其优越的越障能力和运动的灵活性能,一直是机器人领域研究的热点。足式机器人的行走、跳跃、奔跑等动作都离不开与外界环境的接触。要实现其在复杂环境下的稳定运动,触地检测十分重要。本文提出了一种基于关节驱动电机电流的足式机器人触地检测研究方法。首先,建立永磁同步电机（permanent magnet synchronous motor,PMSM）的数学模型,介绍 了空间矢量脉宽调制（Space Vector Pulse Width Modulation,SVPWM）原理,采用id=0的转速、电流双闭环矢量控制策略。分析电流与驱动力矩的关系,通过电流的变化,实现碰撞检测。并在Matlab/Simulink中对PMSM矢量控制系统进行仿真实验。然后,对单腿机器人进行了运动学建模,得到了在参考坐标系下的足端轨迹与各关节变量之间的关系。用拉格朗日方程建立其动力学模型,提出了几种关节摩擦模型。介绍了高斯过程回归（Gaussian Process Regression,GPR）的原理,针对机器人动力学模型参数辨识困难、非线性摩擦以及误差等因素的影响,提出利用数据进行系统概率动力学模型的拟合,建立了基于GPR的单腿机器人模型。.其次,利用规划运动轨迹上的状态点而非整个工作空间上的状态点进行学习的策略,采取多个周期的角速度来获取训练数据。讨论了协方差函数和超参数求解的具体方法。并分析了触地状态的估计,详述了 GPR学习建模的策略,进行了模型学习的仿真实验。最后,搭建了单腿机器人模型的实验平台。用单腿机器人模型进行腾空相摆动实验、碰撞检测实验、自由落体触地碰撞实验和竖直跳跃控制实验。实验结果表明基于高斯过程回归的模型能有效地学习机器人的系统概率动力学模型,从而实现基于关节驱动电机电流的足端触地碰撞状态检测。