作为最适于人机自然交互的一种机器人,仿人机器人具有在多种环境中替代人类工作的潜力,一直是机器人技术研究领域的热点,其独特的运动方式是研究人员重点关注的问题之一。规划控制法是一种最常用的仿人机器人运动控制方法。应用离线规划方法可实现仿人机器人在确定环境中的运动控制,但环境适应性有限,难以进一步扩展其应用范围。在线规划方法可以实时结合仿人机器人运动的动力学本质与环境信息,生成相应运动轨迹,增强其环境适应能力。本文以仿人机器人"Blackmann"为研究对象,提出仿人机器人运动序列形式化描述与在线运动规划方法。研究的重点在于构造一种运动规划方法,可以在线寻找到一组稳定的、物理可行的仿人机器人运动序列,并对相关问题展开研究,包括运动稳定性判定、扰动抑制、逆运动学计算以及摆动脚掌的落脚控制。首先介绍"Blackmann"的机械结构、控制结构以及传感器系统,建立其运动学模型和单脚支撑期的动力学模型,搭建了仿真平台"Virtual Blackmann",设计了单脚支撑期的逆动力学算法,用于后续规划方法的可行性验证。稳定性判据是在线规划方法研究的前提与基础。首先分析ZMP和CoP稳定性判据的适用条件。然后,借助于虚平面的概念,特别针对于不平整地面上双脚支撑期的行走稳定性判定问题,提出了基于扩展CoP (Extended Center of Pressure)的稳定性判据,并基于踝关节力传感器信息设计了扩展CoP实时算法。最后,提出了基于CoP稳定性判据的规划应用策略。本文重点在于仿人机器人在线运动规划方法的设计与应用研究。首先,对现有规划方法的特点进行分析和比较,探讨在线规划方法的基本结构,提出了基于基本变量集的仿人机器人运动序列形式化描述方法,将在线运动规划问题转换为各基本变量的规划问题。然后,基于扩展CoP稳定性理论和仿人机器人集中质量模型,分别设计了各基本变量的在线规划算法。提出前向侧向相匹配的规划策略,采用边界优化方法,实现了对扩展CoP和CoG轨迹的在线规划；根据上层命令和扩展CoP轨迹进行摆动腿踝关节轨迹规划；在仿人机器人运动学模型基础上,设计了CoC轨迹的在线生成算法。根据上述规划算法,结合在线规划与离线规划方法的本质区别,提出了在线运动规划方法在仿人机器人运动控制中的应用框架与计算流程。针对机器人在行走过程中可能受到的步内扰动,设计了基于CoG轨迹修正的扰动抑制算法。为验证在线规划方法的可行性,从动力学约束、物理约束以及计算量分析角度提出了在线规划方法的可行性验证标准。最后,利用"Virtual Blackmann"仿真平台和"Blackmann"实验平台,验证了在线运动规划方法的可行性和扰动抑制算法的有效性。在线逆运动学算法提供了一个从基本变量集到关节空间的映射变换途径。从仿人机器人下肢结构分析着手,提出了一种几何方法与分段阻尼最小二乘法相结合的在线逆运动学算法。该算法确保规划结果能够满足基本的物理约束,且可以避免奇异位形对求解精度的影响。通过与广义逆法的对比仿真实验,验证了该算法的在线可实施性。对于不具备其它外部传感器的仿人机器人,基于力传感器信息的落脚控制是感知地面几何信息的一种重要手段。首先,给出仿人机器人落脚控制问题的详细描述,分析落脚控制过程中涉及的运动学、静力学问题,将几种典型的接触模式转化成统一的等效单点接触模式。然后,引入人类落脚控制经验,设计了基于主动柔顺控制原理的模糊控制器,实现了等效单点的接触控制,并给出了落脚控制与在线运动规划的结合应用方法与流程。通过摆动腿斜坡落脚控制和"Virtual Blackmann"不平整地面行走在线运动规划与控制仿真实验,验证了所提方法的有效性,并给出相应实验数据。最后,总结本文所做工作,分析不足之处,并提出今后的研究重点。