四足机器人的核心研究集中在机械结构、感知决策、运动控制、驱动能效、人机交互与智能协作五大方向，已形成从仿生设计到自主作业的完整技术链，波士顿动力Spot、浙大“白犀”等成果推动其进入实用化阶段。以下从核心研究工作与主要成果展开说明：

一、核心研究工作

1. 机械结构与仿生设计

￮ 腿部与机身优化：围绕关节自由度（如12自由度）、腿部连杆比例、轻量化材料（碳纤维/钛合金）展开，部分引入主动腰部关节提升灵活性，如KLEIYN实现爬墙功能。

￮ 模块化与可重构：设计可更换关节、末端执行器（机械臂/轮组），支持任务定制，降低维护成本。

￮ 足端与缓冲：开发多模态足端（含六维力传感器）与多级缓冲结构，提升地面适应性与抗冲击能力。

2. 感知与决策系统

￮ 多模态感知融合：融合激光雷达、视觉、IMU、力觉/触觉等，构建“端-边-云”协同感知网络，定位精度达厘米级，延迟<10ms。

￮ 端侧大模型部署：双芯片（如NVIDIA Orin+RK3588）提供275TOPS算力，支持轻量模型实时推理，实现“看-判-联”自主决策。

￮ 动态权重融合与容错：自适应卡尔曼滤波结合机器学习，动态分配传感器权重；预设接触概率阈值，提升异常鲁棒性，接触检测准确率达98.7%。

3. 运动控制算法

￮ 步态生成与控制：结合CPG、SLIP、ZMP、MPC、WBC等，实现行走、小跑、跳跃等多模态步态切换；强化学习（PPO、分阶段RL）解决虚实迁移与复杂地形适配。

￮ 全身协调控制：开发RoboDuet、MLM等框架，协调腿部与机械臂，支持移动中完成操作，如清洁、抓取、插拔等。

￮ <稳定性与快速恢复：提出熵稳定性判据，缩短步态恢复时间至0.43秒，应对推搡、绊倒等扰动。

4. 驱动与能效优化

￮ 高功率密度关节：自研电机峰值力矩>360Nm，兼顾响应速度与负载，如“白犀”极限负载100kg。

￮ 轮足融合驱动：点足/轮足切换（如云深处山猫M20、普渡D5），最高速5m/s，越障25cm台阶、30°斜坡。

￮ 能效提升：轻量化设计+能量回收，续航达14km，适配8小时巡检等场景。

5. 人机交互与智能协作

￮ <脑机接口（BCI）控制：混合现实增强BCI，通过意念指挥机器人，抗干扰、轻量化，拓展康复/特种应用。

￮ 视觉-语言-动作映射：融合大语言模型思维链，实现自然语言指令到精细动作的精准转换，提升导航成功率。

￮ 多机器人协同：与无人机、机械臂协作，拓展灾难救援、军事侦察等任务边界。

二、主要成果

1. 代表性产品与性能突破