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仿人机器人是机器人领域的一个研究热点和重要的研究方向。本文介绍了国内外仿人机器人的发展现状,围绕浙江大学自主设计的仿人机器人,搭建了基于matlab仿人机器人运动规划离线仿真平台,设计了仿人机器人竖直角动量的优化补偿算法,提出了基于观测器的时滞系统预观控制算法,并将该算法成功应用于仿人机器人的双足步行模式生成中,最后提出了一种仿人机器人身体姿态实时估计的方法,最终实现了仿人机器人0.8km/h的快速稳定步行。本文的主要研究工作如下：1.构建了仿人机器人的离线仿真平台,实现机器人多连杆模型的正运动学、逆运动学、动量/角动量和ZMP的计算以及机器人末端轨迹的规划算法。通过本仿真平台实现了仿人机器人1.0km/h的运动学仿真,并为仿人机器人的机械设计以及电机的选型提供数据支持。2.提出了仿人机器人竖直角动量的在线优化补偿算法,弥补了基于ZMP的步行生成模式的缺陷。该方法通过仿人机器人上半身腰部的旋转运动来补偿由于下身运动引起的竖直角动量的变化。通过仿真和实验的方法,验证了该算法的有效性。3.提出了基于观测器的时滞系统预观控制算法。以桌子-小车模型为仿人机器人的运动规划模型,考虑到仿人机器人的时滞特性,通过kalman状态观测器的方法,建立了基于六维力/力矩传感器和加速度传感器的时滞桌子-小车模型的观测器,并且通过预观控制的方法,得到了跟踪参考的ZMP的最优控制律。通过该算法,实现了仿人机器人"KONG"0.8km/h的稳定步行。4.提出了仿人机器人身体姿态的实时估计算法。根据仿人机器人身体姿态的运动学模型建立带噪声的离散随机系统模型,通过kalman滤波的算法,利用六维力/力矩传感器提供的力数据、三轴加速度计提供的加速度数据和三轴陀螺仪提供的角速度数据,实现仿人机器人身体姿态的实时估计。该算法克服了线性化方法测量范围的小的缺陷,有效避免了角速度积分的漂移,实现了身体姿态角度(滚动和俯仰)的有效估计。