双足人形机器人的步行控制一直是机器人研究领域的热点。双足人形机器人本体结构的复杂性使得在控制机器人步行的灵活性和稳定性方面有很大的难度。运动学建模是机器人步行实现的重要前提,本文根据Robonova-1型双足机器人的具体结构模型详细阐述正运动学与逆运动学问题的实现。本文根据机器人步行的规律对其步态进行分解,将其看成是独立的三个阶段周期运动。并且只需要设定每个周期运动中的关键位姿,然后采用三次样条插值来生成步行中的所有连续的中间位姿。文中分阶段地对步态进行详细的规划,规划出踝关节与髋关节的运动轨迹,对运动轨迹参数化设计,确定这些步态参数值就可以得到相应的步行轨迹。因此,怎样设定合适的步态参数值是本文研究的重点。本文采用优化算法求解合适的步态参数值。目前的步态优化算法仅仅实现了对单一目标的优化。由于单个目标的最优解并不意味着整体最优,本文针对步态目标的多样性,把双足机器人步态优化看作是多目标优化问题,构建了衡量稳定性、能量消耗、步行速度三个目标评价函数。这三个目标在最优化方向上是相互冲突的,不可能同时得到最优解,只能考虑对三个目标折衷处理的方法。由于直接对多个目标加权求和的方法不能很好地处理多个冲突目标问题,本文采用目前比较高效的多目标进化算法SPEA2( Strength Pareto Evolutionary Algorithm2 )来解决多目标步态参数优化问题,最终规划出了综合处理这三个目标的最优步态。通过仿真实验表明算法的有效性,并在实物机器人上得到了很好的应用。