本硕士课题针对链式结构的模块化自重构机器人,进行了协调运动规划以及运动功能在线进化的研究。在基于MRDS?(Microsoft Robotics Developer Studio)平台并使用SPL? (Simulation Programming Language),联合MATLAB?所构建的三维动力学仿真平台中,针对典型构型的模块化自重构机器人进行了协调运动的规划以及步态优化的研究;并将仿真实验中所得到的结果传递到了物理上的HIT立方晶胞自重构机器人实验系统,通过物理实验验证了仿真结果的有效性和面向硬件系统的仿真方法的可行性。本课题采用了中枢模式发生器来为链式结构的自重构机器人系统进行运动规划。通过数值仿真产生驱动信号而驱动机器人各模块关节的运动,在仿真环境中使用了比例控制和微分控制来确保所规划的关节运动轨迹的可靠执行。应用了下山单纯形(Downhill Simplex Algorithm)的优化算法来在仿真环境中为机器人进行运动功能的进化;在以一定的目标函数来评价的情况下,通过大量次数的迭代计算,搜索较优的运动步态参数,从而实现运动功能的进化。中枢模式发生器是具有分布式特性的,局部各单元间相互作用的控制器。这种结构对抗外部干扰能力强,能够产生周期性的、有节律的、振荡的、平滑的调制信号,从而可靠地为机器人进行运动规划。本课题通过数值方法使用耦合动态非线性振荡器来构建中枢模式发生器;利用其输出信号来驱动模块的伺服舵机。使用了下山单纯形这种不计算导数的优化算法来优化中枢模式发生器的控制参数,以期达到较佳的运动效果。然后,将仿真实验的数据传递到实验室现有的立方晶胞模块化自重构机器人系统物理模块上,通过物理实验验证了该运动规划和运动优化的方法的有效性。