双足机器人研究是一个复杂的机电一体化研究课题，它对于促进机械、控制、通信、计算机等技术的相互融合有很大帮助。本文就性能优化这个方向进行研究，主要做了以下几个方面的工作：首先是简要地介绍了国内外的研究历史和现状，并指出了了研究中面临的几个问题。针对这些问题中的稳定性和能耗性问题，本文提出了专注于步行参数的解决方案。接着，参照人体和日本本田公司设计的ASIMO机器人比例，我们给出了此次研究的双足机器人的机械设计方案，并在CATIA中建立了双足机器人的三维模型。其次，考虑到双足机器人的结构和步行特点，本文提出了基于倒立摆的步态规划设计方法，并借助MATLAB规划出了各个关节的轨迹曲线。再次，介绍了MATLAB和ADAMS的虚拟样机联合仿真方案。最后，在联合仿真的环境中，完成了基于遗传算法的双足机器人的性能优化。本文的主要目标获得最优步行参数，这一目标是通过多目标遗传算法实现的。对于多目标遗传算法，它的难点就是适应度函数的设计。因为各个目标函数的值域一般都相差很大，怎样兼顾各个目标函数在综合目标函数中的权值变得很困难。本文提出了一种新的适应度函数设计方法，应用这方法实现了多目标遗传算法，获得最优步行参数。采用得到的最优步行参数，双足机器人的稳定和能耗性能有了明显的改善，验证了这个方法的有效性。