1、足式機器人是移動機器人的重要組成部分，相較于輪式、履帶式機器人，足式機器人在運動過程中自主選擇落足點，從而越過路面障礙，在山地運輸、搶險以及軍事等領域存在應用潛力。目前，足式機器人的快速動步態(tài)行走已經(jīng)成為國內(nèi)外研究熱點，而機身姿態(tài)和速度等實時運動參數(shù)是機器人平穩(wěn)運動控制所需的重要反饋信息。但是常用的慣性測量組件往往存在偏差和隨機誤差，速度解算嚴重漂移，同時足式機器人工作時因足底交互作用導致的沖擊振動，進一步增大了速度估計的難度。如何利用

2、足式機器人的結(jié)構特點、本體傳感器以及慣性測量組件，以較低的成本穩(wěn)定有效地估計出其運動速度，已經(jīng)成為機器人導航技術中的重要研究方向。本文比較了多種足式機器人狀態(tài)估計方法，針對雙足機器人和四足機器人，采用了擴展卡爾曼濾波有效地融合了捷聯(lián)慣導信息和正運動學信息，獲得了穩(wěn)定準確的機器人速度估計。
　　首先，為了識別偏差和隨機誤差，針對MEMS捷聯(lián)慣導進行了預處理，進而完成了導航解算。研究并對比了加速度計的靜態(tài)標定和在線標定方法，實現(xiàn)了偏差

3、的動態(tài)識別和補償，并且根據(jù)Allan方差法有效識別了加速度計的隨機誤差，為數(shù)據(jù)融合算法奠定了基礎。進而根據(jù)捷聯(lián)慣導工作機制和實際機器人運動，分析簡化了速度解算方法。然后進行滑臺實驗，初步驗證了捷聯(lián)慣導預處理、導航解算的有效性。
　　其次，根據(jù)實驗所需雙足步行機構和四足機器人模型，建立了腿部連桿坐標系，進行了正運動學分析以獲取速度估計的測量值，并且利用仿真實驗驗證了其準確性。進一步對擴展卡爾曼濾波融合算法進行了研究，合理選取運動參數(shù)

4、的誤差作為狀態(tài)變量，建立了狀態(tài)方程和測量方程，通過調(diào)節(jié)方差參數(shù)，得到誤差最優(yōu)估計值。在此基礎上，采用反饋校正方法，對誤差最優(yōu)估計值進行補償，實現(xiàn)了機器人運動速度估計。利用四足機器人運動仿真，初步驗證了該數(shù)據(jù)融合算法對直行、側(cè)行以及崎嶇路面的有效性。
　　最后，為了綜合驗證捷聯(lián)慣導預處理、導航解算以及數(shù)據(jù)融合算法的有效性，利用雙足步行機構和四足機器人平臺進行了驗證實驗。針對雙足步行機構，搭建了運動捕捉系統(tǒng)用于獲取真實運動速度，進而完