21世纪是一个信息与人口爆炸的时代,仿人双足机器人类人的外形使其具有与生俱来的亲和力,作为教育与助老服务领域的平台无可代替。仿人双足机器人迈步运动的方式使其具有极强的环境适应性,多关节协调控制带来的运动灵活性几乎使其可以代替人完成所有的高难度动作,未来机器人军队设想应运而生。研究这样一个多驱动、非线性、强耦合、数学模型复杂的系统,无疑对剖析人体生物运动特性有极大的帮助,进而带动康复医疗领域技术进一步发展。所以研究仿人双足步行机器人具有深远的现实指导意义。在分析与比较国内外学者对双足步行机器人的看法后,从机构分析与运动学特性建模、行走模式生成、行走状态估测和行走稳定控制等方面展开本文的研究,以12自由度双足步行机器人为研究对象,在虚拟样机中仿真验证行走模式生成的及时性与合理性,以及状态估测和行走稳定控制的正确性与有效性。根据人的身体质量特性与自由度配置,设计一款简易的、用于行走控制算法验证的虚拟样机。以改进DH参数构建其正逆运动学解析求解方法。为指定质心运动,提出一种全身运动生成与自适应调整双腿关节角度的逆运动数值解法。并研究常用的ZMP稳定判据的动力学计算与测量,通过虚拟样机,验证了运动学与机构分析的正确性。根据给定的障碍环境信息,利用D*lite算法和Minimize Jerk算法确定离散落脚点。通过动力学阶数解耦的方法推导捕获点。基于捕获点给出质心相关量的期望运动递推关系和全时间轨迹曲线。并在原始贝塞尔曲线原理的理解下,优化其控制点的选取,从而得到一种零冲击的游脚轨迹规划方法。通过将此质心与双踝运动,经过逆解模块生成的关节序列加载到虚拟样机上,验证了规划步行相序的合理性与稳定性。根据运动发散分量的不稳定特性,提出顺应扰动的ZMP自调整控制方法。并研究最小化步末运动发散分量误差的ZMP限幅方法。以基于位置的ZMP追踪法实现了限幅修正期望ZMP的实时跟踪。另外,对于控制流程中存在的质心状态,为滤除其直接采集的噪声干扰并平滑采集曲线,应用了卡尔曼滤波器到机器人测量模型中。最终,通过Simulink和Adams中搭建的虚拟样机联合仿真,验证了以上行走控制架构对于几种行走条件下稳定行走的有效性。