论文结合国家自然科学基金项目"双足机器人多源随机不确定性建模与智能控制及其动力学仿真实验"(11372270),开展了随机不确定扰动下平面双足机器人动力学响应特性研究:研究了随机不确定扰动下平面双足机器人混合动力学与控制的建模方法;分析了随机不确定参数、关节摩擦等因素在平面双足机器人驱动关节中产生的随机不确定扰动;基于平面双足机器人混合动力学模型,研究了随机不确定扰动下采用开环控制方法(Open-Loop Control Method,OL方法)的平面双足机器人动力学响应特性;提出了反向传播神经网络-混合零动态(Back Propagation Neural Network-Hybrid Zero Dynamics,BPNN-HZD)、支持向量机-混合零动态(Support Vector Machine-Hybrid Zero Dynamics,SVM-HZD)反馈控制方法,优化了随机不确定扰动下平面双足机器人动力学响应特性。论文研究丰富了机器人动力学响应特性研究的理论方法,有效改善了随机不确定扰动下平面双足机器人动力学响应特性,对机器人的稳定行走具有重要意义。本文的研究要点如下:(1)研究了随机不确定扰动下平面双足机器人混合动力学与控制的建模方法。给出了平面双足机器人的模型假设和运动假设,以及用于随机不确定因素组合的Taguchi正交方法;采用Lagrange方法推导建立了不含扰动、随机不确定扰动下双足机器人混合动力学模型;分别给出了控制双足机器人行走的OL方法、混合零动态(Hybrid Zero Dynamics,HZD)反馈控制方法,提出了具有扰动补偿器的机器人反馈控制方法,为随机不确定扰动下机器人动力学响应特性研究提供了理论基础。(2)研究了平面双足机器人的随机不确定扰动。建立了具有随机不确定参数的平面五杆双足机器人混合动力学模型,采用Monte Carlo方法、Taguchi正交方法研究了单个、多个随机不确定参数在机器人驱动关节中产生的随机不确定扰动,通过仿真实验发现,依据随机不确定扰动的评价指标,随机不确定参数可分为强敏感性参数、敏感性参数和不敏感性参数,强敏感性参数相对于其他参数而言能够产生更大的随机不确定扰动。分别研究了机器人关节摩擦、电磁干扰在驱动关节中产生的随机不确定扰动,研究发现关节速度方向发生变化时,关节摩擦产生的随机不确定扰动方向也会发生变化;电磁干扰可以产生连续性、阶段性的随机不确定扰动。需要采取必要措施对可能产生随机不确定扰动的因素进行限制,以降低随机不确定扰动的出现,进而减少机器人动力学响应的波动。(3)研究了随机不确定扰动下采用OL方法的平面双足机器人动力学响应特性。建立了平面五杆双足机器人正向混合动力学模型;分别将周期扰动、脉冲扰动以及采用Taguchi正交方法组合的随机不确定扰动与理想输入力矩融合,采用OL方法将其输入机器人各驱动关节,得到了机器人动力学响应,分析了机器人动力学响应特性。由研究结果可以得到:在支撑腿的膝关节和髋关节,以及摆动腿髋关节施加扰动时,机器人会发生更大的波动;摆动腿的髋关节和膝关节的输出相对于其他关节的输出而言更为敏感;当随机不确定扰动幅值较大时,机器人会出现逐渐偏离预设步态轨迹的动力学响应特性,因此一方面需要精确监测机器人敏感性输入、输出变量,另一方面需要提出适用于随机不确定扰动的反馈控制方法对机器人动力学响应特性进行优化。(4)提出了一种BPNN-HZD方法,优化了随机不确定扰动下结构较为简单的平面双足机器人动力学响应特性。建立了平面三杆双足机器人混合动力学模型,采用HZD方法对不含扰动、随机不确定扰动下机器人进行控制,研究了机器人动力学响应特性;基于BPNN构建了扰动补偿器,提出了一种BPNN-HZD方法,研究了随机不确定扰动下采用该方法的双足机器人动力学响应特性。研究结果表明:机器人躯干与纵坐标的夹角及其角速度相对于其他变量而言更为敏感;随机不确定扰动下机器人各关节的角度是连续变化的,但各关节的角速度出现了瞬时突变;随机不确定扰动下,BPNN-HZD方法具有较强的抗扰动能力,能够有效优化结构较为简单的机器人动力学响应特性。(5)提出了一种SVM-HZD方法,优化了随机不确定扰动下结构较为复杂的平面双足机器人动力学响应特性。建立了平面五杆双足机器人混合动力学模型;基于SVM构建了扰动补偿器,提出了一种优化机器人动力学响应特性的SVM-HZD方法;在随机不确定扰动下,分别采用HZD方法、SVM-HZD方法对双足机器人进行控制,研究了机器人动力学响应特性。仿真结果表明:随机不确定扰动下,机器人支撑腿膝关节的夹角以及躯干与坐标轴的夹角较为敏感;受随机不确定扰动的影响,各关节的角度为连续波动的,但各关节角速度会发生瞬时突变;随机不确定扰动下,相对于HZD方法而言SVM-HZD方法以更大的力度对扰动进行实时补偿,能够有效优化结构较为复杂的机器人动力学响应特性。