气动肌肉作为一种由智能材料构成的气动执行元件,具有类似于人类肌肉的柔顺性的特点,同时人肢体的肌肉错综复杂由内、中、外多层肌肉协调实现屈伸、收展、内外旋,因此气动肌肉在仿生机器人领域具有广阔的应用前景。为了了解人的下肢在运动过程中肌肉和关节特性,首先,设计了基于气动肌肉的仿人下肢的机械结构和控制系统,简化了设计的机构并且进行分析和优化;其次,测试了气动肌肉的特性和推导了不规则分布肌肉驱动关节的运动学、动力学方程;最后,提出了基于观测器的神经网络模糊自适应控制策略,并且通过实验进行验证。论文分六章进行阐述,各章主要内容如下:第一章,概述了气动肌肉发展历程和驱动方式,总结了气动肌肉静态模型和动态模型、智能控制策略的国内外研究状况,阐述了气动在仿生领域的研究进展,介绍了并联机构的分类、应用、控制策略,最后概述了本课题的研究意义和研究内容。第二章,基于人体下肢骨骼肌的基本原理,设计了长度不等气动肌肉驱动不规则分布和踝关节环转运动转移到膝关节的多关节并联机构仿人下肢、Field-Programmable Gate Array(FPGA)输出多路Pulse Width Modulation(PWM)的软件电路和高速开关阀的驱动放大硬件电路,选择了气动肌肉、高速开关阀等关键元器件,最后搭建了仿人下肢的控制系统。第三章,推导了关节肌肉运动学正反解和关节的结构矩阵,仿真分析了肌肉的位移、速度和加速度特性,优化了仿人下肢的机械结构。第四章,搭建了气动肌肉测试试验台,并测试了其力学输出特性。分析了关节力矩输出和惯量辨识,提出了肌肉简化为单缸体执行机构与系统的结构矩阵、虚功原理结合求解动力学方程,最终转化为状态方程。第五章,角度传感器作为整体反馈传感器替代传统的每根肌肉并联安装拉线式传感器测量其长度变化,提出了模糊自适应整体控制髋关节的方法,采用神经网络的梯度下降法优化计算高斯基模糊控制的参数,引入鲁棒项以保证系统的鲁棒性,并引入观测器观测不能够直接测量的角加速度,设计了自适应率并用李雅普诺夫函数验证了系统的稳定性。最后,通过实验研究髋关节步态规划和轨迹跟踪过程中气动肌肉、关节运动学和动力学特性。第六章对本论文的研究方法、研究内容、研究结论和创新点进行了总结,并且展望了本课题未来的研究工作。