六足机器人作为一类高冗余、多自由度的足式机器人,在适应性、可靠性、运动性能等方面具有其他类型机器人无法比拟的优势,但是过于复杂的非线性结构为六足机器人运动控制与步态规划研究带来了挑战。为了保证六足机器人运动控制的准确性,提高六足机器人环境适应能力,进而实现六足机器人完全自主行走,六足机器人的步态规划与控制问题成为近十年来足式机器人研究领域的关键问题。本文首先对六足机器人国内外研究现状进行了分析,从控制系统与步态规划两个方面总结了现有研究存在的不足。完成了六足机器人整体结构数学建模工作,进行了运动学与动力学分析;在传统足端轨迹与机体轨迹规划的基础上,对六足机器人多足协同控制展开研究,分析了两种轨迹规划的耦合关系,为机器人运动控制与步态规划提供了前提条件;对人工神经元进行了仿真分析,探究了神经元混沌特性,改造传统中枢神经模式发生器拓扑结构,加入混沌神经元,创新性地提出了混沌神经网络模型,并设计了相应的神经网络功能单元,将复杂不规则的传感信号转换成标准可处理的输入信号,最终生成可以控制六足机器人关节的振荡节律信号,建立了六足机器人运动控制神经网络模型。对基于中枢模式发生器（Center Pattern Generator,CPG）原理的步态控制方法进行了研究,改进了步态控制拓扑结构,减少了关节控制量,提高了步态控制效率;以六足机器人离散化的落足点为研究对象,建立了离散化步态模型,将复杂的自由步态规划问题转换成数学序列的排序问题;分析了传统深度强化学习算法存在的问题,利用优先级采样算法对经验回放机制进行了优化,提出了IPER算法（Improved Prioritized Experience Replay）,并且利用联合仿真平台进行了仿真验证,对比分析了算法采样时间和六足机器人运动过程稳定裕度,结果验证了该算法的可行性和精确性。最后完成了六足机器人运动规划与控制系统实验平台的搭建,包括硬件系统和软件系统。硬件系统以CRIO（Compact Reconfigurable I/O）为核心控制器,并设计了位姿信息采集模块、足端信息采集模块、远程通信模块等电路,软件系统以Lab VIEW软件（Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench）混合编程为核心,实现了六足机器人的远程控制。对设计的六足机器人实验平台进行了验证,完成了非结构地形运动实验和通信中断实验,实验结果证明了六足机器人控制系统具有较高的稳定性、可靠性。