地球有将近百分之五十的陆地表面覆盖着山脉、陡坡、森林和沼泽等,面对这些复杂地形,轮式和履带式机构基本都是“举步维艰”,许多陆生四足哺乳动物却能灵活地穿行于这些复杂地形中。以模仿陆生四足动物（如狗、马、牛等）为对象开发的四足机器人既不像六足等多足机器人那样具有相对复杂的结构,又比双足机器人拥有更好的稳定性和鲁棒性。综合考量制造难易度、控制成本和稳定性后,四足仿生机器人成为当前足式机器人的研究热点之一。为了将四足机器人投入到更多实际场景中,需要提高四足机器人处理未知环境的能力。本文主要针对楼梯这一结构化地形,研究了基于地形感知信息的四足机器人步态控制。首先,提出了一种基于点云的楼梯识别方法,该方法能够准确识别楼梯的几何特征参数,从而解决四足机器人爬楼梯的控制过程中楼梯特征错位的问题。此外,基于识别的楼梯点云,对机器人的本体状态估计进行了改进,从而更准确的估计机器人质心相对于局部坐标系的水平距离信息,为后续进行高层轨迹规划和控制奠定基础。其次,基于楼梯几何信息和机器人状态,提出了控制四足机器人爬楼梯的高层规划方法,包括四个部分:1)基于楼梯几何信息和机器人运动学约束的参考速度规划;2)基于参考速度和机器人状态的立足点规划;3)基于改进后复合摆线的摆动腿空中轨迹规划;4)步态分析与步态生成器设计。通过高层规划,四足机器人能够生成快速、稳定爬楼梯的参考速度、期望立足点、足端运动轨迹以及相应步态,从而为后续的控制模块提供参考。然后,阐述了基于模型预测控制的四足机器人控制算法。针对摆动相控制,设计了基于PID的轨迹跟踪控制器,从而控制摆动腿准确跟踪高层规划模块生成的足端运动轨迹。针对支撑相控制,设计了基于简化质心动力学模型的模型预测控制器,对地面反作用力进行实时优化,准确跟踪规划的质心运动速度。最后,以宇树科技A1四足机器人为平台,对本文提出的控制算法进行了仿真和实物验证。实验结果表明,该方法能够准确识别楼梯特征信息,生成安全、快速、稳定的轨迹,提出的控制方案能够实现四足机器人爬楼梯这一挑战场景。