仿人机器人稳定行走是其辅助人类或独立完成工作的基础,因此也成为一直以来备受关注和重点研究的课题。仿人机器人的运动方式和人类步行相似,对于拓展人类的活动范围,完成一些风险较高的任务具有非常重要的意义。目前国内外针对仿人机器人稳定行走的研究非常广泛,而在仿人机器人步态研究方面倒立摆模型是较为常用的模型之一。预观控制根据未来ZMP(零力矩点)的信息对当前质心轨迹进行调整,数学模型较为简单且生成轨迹平滑,但是目前针对倒立摆模型结合预观控制的研究存在ZMP跟踪精度不足的问题。本文在倒立摆模型上结合预观控制理论,对算法进行改进,并对模型进行补偿提升ZMP的跟踪精度。本文在针对多篇国内外文献调研的基础上,对仿人机器人的步态规划和稳定性效果进行研究,主要包括以下方面:分析机器人运动学特性,建立仿人机器人模型。分析了影响仿人步行稳定的因素,运用了能反映机器人稳定性的ZMP点计算公式,得出判别机器人行走过程稳定的条件。分析二维情况下仿人机器人的倒立摆模型的建立,推广至三维空间下的倒立摆模型,并结合预观控制方法对机器人步态进行规划研究。针对预观控制对仿人机器人步行过程中步长较大时ZMP跟踪出现较大误差的问题,对预观控制进行改进提升其在较长步长运动状态下的ZMP跟踪效果,其次由于倒立摆作为机器人模型忽略了过多的细节,因此会造成ZMP计算存在误差,本文使用机器人的七连杆模型的ZMP计算结果作为预观控制的参考输入对倒立摆模型进行补偿,从而进提升步态规划效果。通过运用Adams对机器人虚拟样机进行建模,并通过matlab和Adams机械动力学仿真软件对倒立摆模型步态规划方法进行联合仿真,从仿真结果的后处理模块中观察机器人下肢运动过程各个主要部件的运动趋势,并对比改进前后的实验效果,联合仿真结果表明改进后的系统拥有更好的ZMP跟踪效果。