自仿人机器人诞生以来,在技术发展方面以及取得了很大的进步,代表着当今世界最先进的自动化控制技术。而仿人机器人以它类人的结构外形和拟人的功能,受到社会各界高度关注。由于仿人机器人所具有的非线性、高维度、强耦合的特性,使得机器人的步行以及稳定性研究一直是其领域内的一个难点和重点。在与外界环境接触时,会难免的受到外界的干扰,那么如何应对这些干扰也是比较热门的研究领域。本文围绕仿人机器人的行走步态,进行了相关技术的研究。首先,根据线性倒立摆模型设计规划出机器人行走的步态。基于ZMP稳定判据,分别在机器人行走的前向平面和侧向平面中进行了步态规划,并且在传统的方法上加入了上肢的摆动环节,来增强机器人步态的稳定性。之后进行仿人机器人NAO的步态数据规划,并进行实验验证。其中,该步行规划方法打破传统的常量ZMP模型,在双脚支撑期间采用三次函数进行平滑处理,并同步规划出每个控制周期相对应的ZMP轨迹和质心轨迹。这样,避免了双足支撑期阶段ZMP轨迹的连接问题,从而使质心的运动速度可以进行平滑的过渡。接着提出一种机器人行走步态的ZMP补偿算法,基于桌子-小车模型,设计反馈控制器对行走步态进行动态补偿,从而更进一步的增强的机器人行走的稳定性。针对机器人的静态平衡问题,本文研究了三种稳定策略,分别为踝关节策略、髋关节策略以及迈步关节策略。该稳定策略能够使机器人在行走过程中抵抗外界环境的干扰,进而顺利完成任务。