除了基本的步行之外，仿人機器人還可以進行各種仿人的復(fù)雜運動。仿人機器人的 復(fù)雜運動在學(xué)術(shù)界至今沒有確切的定義，一般來說，可以是指模擬人類在3D空間的上下樓梯、跨越臺階和使用手臂一起進行全身運動規(guī)劃的跑步、翻滾、爬行、守門、起立、跳舞以 及跟目標物體接觸的踢球、開門、搬運東西等一系列運動。

這些運動的特點是需要建立各 自運動的復(fù)雜模型，在規(guī)劃中除了需要保證穩(wěn)定性的前提，還需要考慮實時性和運動的合 理性。對仿人機器人的復(fù)雜運動研究是仿人機器人的一個大的方向，這是使仿人機器人 可以生活在人類的環(huán)境中所需要研究的內(nèi)容。近些年，很多研究人員開始把研究目標從 仿人機器人穩(wěn)定的步行控制轉(zhuǎn)移到規(guī)劃適合人類生活環(huán)境的復(fù)雜運動中來。自從索尼公 司研制的QRIO 成為世界上D一臺能跑步的機器人之后，ASIMO10 在2004年也實現(xiàn)了每 小時6km的跑步速度。

Ryosuke 于2009年提出了一種仿人機器人快速跑步的控制方法， 該方法使用一個運動生成器和平衡控制器。運動控制器可以同時迅速生成行走和跑步的 軌跡，而平衡控制器則能夠通過動態(tài)改變足部的接觸點使機器人保持平衡。Z后在仿人 大小的機器人上實現(xiàn)了每小時7km 的跑步[116]。Pandu Ranga 提出了兩種控制方式來控 制機器人的上下斜坡運動，一種是GA-NN, 即遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，還有一種是GA-FLC, 即 遺傳模糊控制器。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和模糊控制器的規(guī)則通過GA 來進行離線優(yōu)化。然后 再通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或者模糊邏輯控制器對機器人的上下斜坡進行實時的控制117】。Philipp Michel[1183等人使用HRP-2 仿人機器人在3D空間中進行了上樓梯、避障等運動，他采用 GPU加速的方式在3D空間對機器人運動的每一幀進行實時跟蹤控制，這種加速方式對攝 像機的偏移和抖動具有很好的魯棒性。Chenglong Fu[1193 通過步態(tài)綜合和傳感器控制的方式在THBIP-I 上實現(xiàn)了上樓梯運動。

其中，反饋控制參數(shù)由強化學(xué)習方法進行每一步 的自動調(diào)整。Yisheng Guan等人對仿人機器人的越障可行性進行了詳細分析，并建立復(fù) 雜模型，同時對越障過程中的幾何約束和穩(wěn)定約束進行了分析，Z后在HRP-2 仿人機器 人上進行了實驗[120]。S'ebastien Lengagne 提出了一種踢球運動的快速重規(guī)劃方法，該方 法使用時間離散積分的方式來求解半有限規(guī)劃問題，從Z優(yōu)運動開始計算經(jīng)過離線規(guī)劃 生成的運動參數(shù)子集，Z后在 HOAP-3 仿人機器人上實現(xiàn)了踢球運動[121]。 Fumio Kanehiro 等人使用Mahalanobis 距離來進行仿人機器人的倒地起立控制。使用非沖突的 相似狀態(tài)組成一個集合，通過狀態(tài)轉(zhuǎn)換圖來進行動作序列的規(guī)劃。

通過該方法，機器人可 以從任意的位置進行起立運動122]。Libeau 等人通過強化學(xué)習的方法來控制仿人機器人 攀巖運動，經(jīng)過對不同墻的地形的先前學(xué)習之后，機器人能夠快速地進行攀巖運動123】。 Hitoshi Arisumi[124] 通過對門建立動態(tài)模型，并對其進行幾何約束分析，提出讓仿人機器 人使用沖力的方法進行開門，Z后通過仿真和實驗驗證了有效性。Eiichi Yoshida 等人設(shè) 計了一種仿人機器人搬箱子的運動，這種運動需要機器人的手臂、腰部和腿部分別進行協(xié) 調(diào)運動規(guī)劃。并且需要考慮關(guān)節(jié)碰撞和穩(wěn)定性的問題[125]。X.Zhao 等人采用相似性函數(shù) 對采集到的人類打太極運動的數(shù)據(jù)進行評估，實現(xiàn)了仿人機器人 BHR 的打太極運 動126]。其他各種適合在人類生活環(huán)境中的復(fù)雜運動還有包括和人一起抬重物127、舉東 西[128、釘釘子129等仿人運動。由于對仿人機器人行走步態(tài)在各種復(fù)雜運動的研究上剛 處于起步階段，還沒有構(gòu)成成型的研究和控制方法。