传统的运动规划方法很难适用于六足机器人的多个关节角度规划,合理的角度规划是实现其稳定运动基础。仿照生物体中的中枢模式发生器(CPG)来规划机器人运动的节律信号是解决规划难题的有效方法。针对本文研究的六足机器人,通过数学方程构建的振荡器、由振荡器组成的CPG以及产生的节律信号映射到关节空间角度的映射函数中有49个参数需要调整,因此需要将进化优化算法加入调参的过程。首先,根据Hopf振荡器的数学模型,分析模型中的参数对输出的影响;通过Hopf振荡器相互连接建立CPG,分析耦合参数对输出的影响;将振荡器的输出的状态变量映射为关节空间角度值,分析映射函数中参数对输出的影响;得到收敛强度、幅值、频率、耦合强度、5个比例系数,共9个待优化参数。其次,建立了目标的优化问题数学描述,为了在多目标问题中比较个体的优劣关系,给出Pareto支配关系的定义,以及用于选择操作的Pareto最优解和快速非支配排序算法;分析第二代非支配排序遗传算法(NSGA-II)存在的问题和改进方向,对交叉概率按照全局收敛、多样性保持、局部收敛三个阶段调整,并通过测试函数证明调整策略的有效性。在仿真环境中搭建仿真样机;根据优化目标参数的需求选择用于采集仿真样机运动状态的传感器;由设计好的振荡器数学模型、耦合关系以及映射函数,构建机器人控制器;构建监视器用于复位仿真平台中仿真样机的运行环境;通过文件实现优化算法与仿真样机在不同进程之间的数据交互;通过信号同步保证数据能够准确的交互;以速度的倒数、顿挫值、颠簸值三个目标,分别使用多目遗传算法和单目标遗传算法进行仿真优化。最后,在实验样机上搭建数据采集装置;通过距离传感器采集位移信息,除以采样时间得到平均速度;通过加速度计获取前进方向和竖直方向的加速度值,对其绝对值积分后求平均来分别表示顿挫值和颠簸值;通过实验与仿真结果的比较,验证两种优化方法的有效性。实验证明,速度性能提升11.63%,顿挫程度和颠簸程度均有优化。