在足式机器人的开发过程中,四足哺乳动物以强大的运动能力得到人们的青睐,成为最佳的模仿对象。随着液压伺服、传感探测、仿生控制等技术的发展,采用液压驱动方式的四足机器人开始频繁出现。这些液压四足机器人适应能力好、运动范围广、负载能力强,是执行山地运输、灾难救援、军事侦察等任务的良好移动平台。但能够执行以上任务和困难使命的前提是液压四足机器人必须能够在野外环境中自由、稳定、可靠、耐久地运动,这也是近年来四足机器人领域的研究热点。为了提高四足机器人在野外环境中的运动能力,本文将以所在团队新近研发的一款液压四足机器人为研究对象,并对与其全向运动相关的若干问题进行系统研究和深入探索。本文的具体工作及主要贡献如下:(1)系统阐述了液压四足机器人机械结构、液压系统和传感控制系统的结构特性、组成方案和工作机理。阐明了机器人机械结构的仿生设计过程,给出了液压系统的工作原理图,并着重对集成油源的工作原理、参数要求进行了详细说明。最后对机器人所使用的控制器和传感器进行了叙述与讨论,并对液压四足机器人最终物理样机进行了详尽分析,为后续研究内容的展开做好了准备。(2)对四足机器人对角小跑步态的全向运动进行了研究。首先将全向运动看作是斜向运动和转向运动的组合,并提出了基于运动参数矩阵法的对角小跑步态的斜向与转向运动的规划方法。受四足动物运动特性的启发,提出了质心偏移调整稳定算法,将质心偏移的概念及其应对方法引入到机器人运动参数矩阵中以提高机器人在全向运动时的稳定性。为了确定质心偏移距离,将其转化成强化学习问题,通过符号微分策略梯度法(PGSD)对相关的最优策略进行求解,并通过傅里叶级数拟合函数来拟合不同转向角(斜向角)的质心偏移距离以减少学习过程的时长。同时还将质心偏移调整稳定算法应用到了四足机器人在斜坡上运动,通过PGSD的在线学习优化,实现了四足机器人在未知坡度斜坡上的斜向和转向运动,最后通过仿真实验验证了本文所提算法的有效性与适用性。(3)提出了一种适用于四足机器人在不规则地形条件下运动的全向运动规划方法。该规划方法基于浮动机体运动学原理,可以根据运动过程中机器人足端着地点的位置自动规划机体运动的位移和角度。这种规划方法可以保证机器人在行走相中实现规划的位移变化,在姿态调整相实现规划的机体角度变化,从而使机器人能够根据地形情况不断地对自身状态进行调整。最后通过四足机器人攀爬台阶的仿真验证了本文所提算法的可行性与实用性。(4)对基于立体视觉的三维地形重建方法进行了研究,提出了一种基于移动选择窗的缺失平面重建方法。该重建算法先将立体相机获得的三维点云进行网格化处理,然后选定不同尺寸的数据选择窗遍历网格区域,并根据平面在立体相机中成像特点判断选择窗内的数据点是否处于同一平面上。如果在选择窗内已有数据点近似处于同一平面上,则窗内无数据的网格点可以根据该平面方程进行补充重建,直到没有新的重建点出现。其后通过台阶上表面的重建过程对所提算法的步骤进行了详细的说明,证明了算法的规范性与有效性。(5)对四足机器人在关节锁定故障情况下的容错性步态进行了研究,通过浮动机体运动学在故障关节处建立关于机体虚拟自由度的冗余度方程。根据不规则地形下的机器人全向运动规划方法确定冗余度方程中的已知量和未知量,并通过对未知量的调节来保证已知量运动规划的实现。为了求解冗余度方程,将相应的优化函数引入到了扩展雅可比矩阵中,实现容错性步态的优化控制,并通过仿真实验对算法的有效性进行了验证。最后,对液压四足机器人物理样机研制过程中所涉及的实验进行了阐述与分析,主要包括机器人的双腿运动实验,蹲起实验,悬空步态实验,独立行走实验等,最后在物理样机上对本文所提出的部分控制算法进行了实验验证。