可重构模块机器人系统是由一组具有标准连接接口的连杆模块和关节模块组成,这些连杆模块和关节模块能够被快速的装配成不同运动学参数和动力学行为的机器人构形。和传统的固定结构机器人相比,可重构模块机器人能够适应大范围的工作要求并且具有成本低、易维护、便携等优势。本文主要针对可重构模块机器人的运动学自动建模技术,动力学自动建模技术,以及控制器自动设计问题进行了初步的理论研究。设计了包含两种关节模块和两种连杆模块的可重构模块机器人观念模型。运用机械设计中常用的运动学图描述了可重构模块机器人的构形。基于运动学图和局部指数积公式自动建立可重构模块机器人运动学模型,逆运动学问题采用Newton-Raphson算法迭代求解。在运动学图和机器人运动学模型的基础上,应用刚体动力学方程几何公式自动建立可重构模块机器人动力学模型。充分利用动力学模型的信息并考虑到模型不确定性和未建模动态,设计了基于计算力矩的神经网络补偿控制器。在保证系统稳定的前提下显著改善了系统的跟踪性能。针对两个机器人构形的仿真结果表明了该方法的有效性和可靠性。