人作為雙足行走生物，是在長期的生物進化過程中形成的。人能夠不自覺地保持身體的直立性和平衡性，不論是在靜止不動還是在行走過程中。一旦失去平衡，人就會產生相應的動作，使身體保持平衡。例如，在靜止時，當人的重心偏向一側時，就會不自覺地向該側跨出一腳，以使重心位置落于支撐面內。這里，支撐面定義為兩腳之間的面積以及兩腳的面積。當重心落于支撐面內時，就不會傾倒。再如，在行走過程中，人的重心不斷向前移動，超出了兩腳尖的位置，迫使人向前邁出腳，這樣才使人的行走成為可能，使人的行走自然流暢。因此，控制機器人重心的位置及重心位置的速度，是機器人保持穩定及產生有效步態的關鍵。本文就是控制機器人的重心位置，使其落于支撐面內，從而達到了機器人穩定性控制的目的。機器人的重心可以由安裝在機器人腳底的力傳感器測知。當重心偏向一側，這一側的傳感器輸出偏大，相反的一側的力傳感器等于零，或趨近于零。本文用感知器來感知機器人重心位置的變化，當重心超出支撐面時，系統將發出動作指令，使機器人保持穩定。     本文采用的神經網絡感知器(Perception)是最簡單的人工神經網絡，它是FRosenblatt于1958年提出的具有自學習能力的感知器。在這種人工神經網絡中，記憶的信息存儲在連接權上，外部刺激通過連接通道自動激活相應的神經元，以達到自動識別的目的。感知器模型如圖1所示，通常由感知層S(Sensory)、連接層A(Association)和反應層構成R(Response)。