双足机器人的研究一直是机器人研究领域的热点,因其外形与人类相似,对其研究可以增进对人类步行过程的认识。同时,残疾人对假肢需求量的不断提升,进一步推动了人类步行机理及双足步行机器人的研究。近年来,随着机器人步行过程中所存在的混沌现象的发现,各国学者开始对非线性动力学理论,尤其在混沌理论方面进行大量的研究。确定性混沌理论一般用来描述不稳定系统中的随机现象。尽管学者们发现了机器人在步行过程中存在混沌现象的证据,但是很少有人尝试将混沌理论应用在机器人样机上并定量的分析混沌对机器人步行的影响。因此,本文基于非线性时间序列分析方法研究人类及被动动态步行机器人的步行,揭示混沌理论与机器人学领域的内在联系及相关性。本文的主要研究内容是通过非线性时间序列法分析人类的步态及被动动态步行规律,旨在增进对帕金森病患者步态及残疾人步态的认识。由于动态步行的能耗比静态步行的能耗低的多,更接近人类的步行过程,因此主要研究基于动态步行的双足被动动态步行。本文对近年来在混沌理论领域的研究成果做了详细的总结,并深入探讨了在被动动态步行机器人上出现的混沌现象。将步行时间序列数据通过非线性系统动力学方法进行研究及处理,可以深刻揭示出双足动态步行过程的复杂机理。人类及被动双足步行机器人步行过程会出现混沌现象,这种混沌现象可以通过关联维数及李雅普诺夫指数进行描述。发现在不同的关联维数及李雅普诺夫指数值下,机器人的步行稳定性也不同,并最终通过圆规步态机器人样机实验验证了这种现象。首先,介绍了被动动态步行、混沌理论、非线性时间序列分析及机器人中混沌现象的相关研究背景及成果。同时指出确定性混沌现象是机器人研究领域中普遍存在的一种现象。混沌理论的出现加深了人们对物理世界的认识,且非线性时间序列分析法是揭示双足机器人步行复杂内在规律的有效方法。其次,分析了被动动态步行机器人步行过程中出现的混沌现象。通过对不同被动机器人中混沌现象进行分析可以加深对发现混沌现象的方法及混沌控制策略的理解。同时指出,尽管目前通过研究混沌及分叉现象加深了对被动动态步行机器人的理解,但仍有很多问题有待于解决。再次,建立了用于被动动态步行混沌分析的非线性时间序列分析方法的基本框架,该方法可以揭示混沌理论与现实世界的联系,也是本文分析人类及被动动态步行机器人步行过程中非线性度的基础。非线性时间序列法在缺少数学模型的情况下或者多变量系统中都有广泛应用。通过重建状态空间可以研究非线性时间序列的非线性度,这种重建是基于“系统的过去及未来的信息可以用来描述系统的当前状态”这一概念进行的。确定性混沌动态系统的最大特点是系统中所有的变量都是具有普遍联系的,因此通过研究单一变量就可以揭示这种系统的规律。通过诸如李雅普诺夫指数及分形维数等混沌不变量的计算,可以实现对步行系统的建模、预测及描述。然后,通过非线性时间序列法研究并分析了不同正常人及帕金森病人的步行步态。对于不同的步行过程,低的步态数据嵌入维意味着低维度的混沌现象。鉴于对应的李雅普诺夫指数值及分形维度值都为正数,所有的正常人及帕金森病人的步态都呈现出了混沌的动态过程。帕金森病人的步行动态过程虽然存在混沌现象,但相对于年轻人及健康的人来说相关性更低且更敏感。非线性时间序列法的定量分析可用来协助对诸如帕金森的运动疾病的诊断及治疗,而对健康人步态的各种影响因素的研究则可以为伤者的康复训练提供理论参考。最后,通过非线性时间序列法研究并分析了被动动态步行机器人的复杂动态步行过程。首先对圆规步态机器人进行了动力学建模,并通过MATLAB数值仿真获得了步行的不动点及步态时间序列。然后,通过计算步行时间序列的混沌不变量(李雅普诺夫指数及关联维数)分析了圆规步态机器人的步行过程。通过对比数值仿真与非线性时间序列法计算结果发现,随着关联维度值的减小,被动机器人步行稳定性逐渐增加。因此,可以通过计算不同参数下相关指数值来对机器人进行参数优化。最后,建立了圆规步态机器人样机,并在不同的质心位置及斜面坡度参数下进行了实验。通过记录步行成功的次数及成功的步行中步行的步数来分析步行的稳定性。通过实验发现随着机器人腿部质心位置的升高,机器人的关联维度值变小,步行稳定性变高,这验证了雅普诺夫指数值及关联维度值可以预测被动机器人步行稳定性的结论。