可变形体仿人机器人是工程上少有高阶次、不稳定性、非线性、强耦合的多自由度系统，为控制理论研究者开发新的控制策略和控制理论提供了一个非常理想的实验平台，仿人机器人的尺寸变形控制具有重要意义。本文所做的工作都是以基于CAN总线的可变形体仿人机器人SIAHMR-Ⅰ为工程背景，针对SIAHMR-Ⅰ仿人尺寸变形和建模难等特点，对SIAHMR-Ⅰ的关键尺寸控制系统设计和控制方法进行了研究。　　 本文重点对SIAHMR-Ⅰ的CAN总线智能节点设计、上身躯干关键尺寸拟合和尺寸变形控制进行了研究、仿真和实现。在CAN总线智能节点设计方面，阐述了智能节点的设计方案和软件设计方式;利用MFC双缓冲的原理在上位机实现了控制响应曲线的动态显示软件，方便了执行机构控制器的调试;详细介绍了自制微型电动推杆的双闭环PID控制器设计、调试和实现，并对双闭环PID控制器进行了一系列的改进，提高了电动推杆的控制效果;分别介绍了SIAHMR-Ⅰ所用直流无刷电机和步进电机的控制器设计方案。　　 在SIAHMR-Ⅰ上身躯干关键尺寸拟合方面，针对SIAHMR-Ⅰ关键尺寸仿人特征和建模难的特点，提出采用神经网络拟合尺寸的算法。首先，运行SIAHMR-Ⅰ关键尺寸获取样本数据，在Matlab中对样本数据进行反向传播算法(BP)网络进行训练拟合;其次，对比BP网络和其改进型网络的迭代次数、拟合误差和训练时间等参数，选择了基于Levenberg-Marquardt的反向传播算法;最后，在Simulink中利用基本Matlab数学工具箱和神经网络工具箱实现选择的BP网络并进行了样本输入输出的验证对比。　　 在尺寸变形控制方面，提出了基于模糊推理的尺寸变形方案。首先，针对关键尺寸变形特点，对比了不同的控制方案并借鉴一阶直线倒立摆控制原理提出了基于模糊推理的控制方案;其次，以腰关节为例分别定义了隶属度函数、设计模糊控制规则集和选择解模糊策略;最后，在Simulink中实现模糊控制器，通过仿真实验对比选定解模糊算法、比例因子等。仿真结果验证了本文所提出的控制方案，为今后的实践提供了理论依据和指导。