双足机器人的步态规划是机器人技术领域的研究重点和难点。学者们根据不同的理论提出了很多不同的步态规划方法,如基于动力学模型法、基于被动力学法、虚拟模型控制法、步行数据法等等。但是这些方法都不能很好地实现步行的环境适应性,甚至不能抵抗微小的干扰。CPG (Central Pattern Generator,中枢模式发生器)原理的发现,以其节律性和抗干扰性给步行机器人的步态规划带来了新的理念。本研究旨在将CPG应用在双足机器人步态规划中,使生成的步态具有一定的抗干扰性,也为CPG的进一步应用积累经验。论文的主要工作如下：首先介绍了机器人学中的连杆描述法以及D-H(Denavit-Hartenberg)建模法。D-H方法虽然有累积误差的缺点,但是运算简便、直观易懂,而且能够满足大多数的精度要求。建立了一个七杆双足机器人模型,并按照D-H(Denavit-Hartenberg)法对其进行运动学建模。第二、介绍了CPG概念的产生和其应用到机器人控制中的过程以及它的数学模型的发展和改进,详细介绍了Mastuoka的CPG振荡器数学模型和模型中的各个参数的含义,并以Mastuoka振荡器为基础设计了控制踝关节角度的CPG网络。第三、使用三次样条插值曲线方法规划了机器人的踝关节和髋关节的运动轨迹。为了在跺关节加入CPG控制,取消对髋关节高度和脚的摆动角度的轨迹约束,仅用踝关节和髋关节的其它4组轨迹约束对机器人进行运动学逆解求解,得到了膝关节和髋关节的角度曲线。结合机器人轨迹规划的三个关键瞬时和CPG的输出生成“引导曲线”,通过将“引导曲线”叠加到CPG的输出上来控制踩关节的角度,实现了加入CPG控制后生成步态的连续性。最后,在MATLAB中对生成的步态进行仿真,得到双足机器人的各个关节角度曲线和机器人行走杆状图,验证了所提步态生成方法的可行性。并且对完全规划生成的步态和加入CPG控制生成的步态仿真结果做了对比和分析,这对以后改进CPG在机器人步态生成中的应用有很直观的指导作用。