[ca] Aquesta tesi proposa l'ús d'aproximacions de control inspirades biològicament per a generar i controlar el patró de locomoció omnidireccional de robots humanoides, adaptant el seu moviment a diversos tipus de terreny pla usant realimentació multisensorial. Els sistemes de control de locomoció proposats van ser implementats usant xarxes de Generadors Centrals de Patrons (CPG) basades en el model de neurona de Matsuoka. Els CPGs són xarxes neuronals biològiques situades en el sistema nerviós central dels vertebrats o en els ganglis principals d'invertebrats, les quals poden controlar moviments coordinats. El fet que, a la natura, la locomoció humana i animal sigui controlada mitjançant xarxes CPG ha inspirat la teoria en la qual es basa la present tesi. En particular, la tesi proposa dues arquitectures de control en llaç tancat basades en mètodes de control CPG-espai-articulacions, les quals han estat validades mitjançant un robot simulat i un robot humanoide NAO real. La primera arquitectura de control va identificar algunes característiques importants que un esquema de control CPG-espai-articulacions ha de tenir si es vol descriure un patró de locomoció útil. A partir d'aquesta anàlisi, la segona arquitectura de control va ser proposada per descriure patrons de locomoció ben caracteritzats. Per a millorar el comportament del sistema en llaç tancat, s'ha proposat un mecanisme de reinicialització de fase per a xarxes CPG basades en el model de neurona de Matsuoka. Aquest mecanisme fa possible dissenyar i estudiar controladors de realimentació que poden modificar ràpidament els patrons de locomoció generats. Els resultats obtinguts mostren que els esquemes de control proposats poden produir patrons de locomoció ben caracteritzats amb una resposta ràpida adequada per a robots humanoides amb una capacitat de processament reduïda. Els experiments també indiquen que el sistema de control proposat habilita el robot a respondre ràpida i robustament, i poder fer front a situacions complexes.

[en] This thesis proposes the use of biologically inspired control approaches to generate and control the omnidirectional gait of humanoid robots, adapting their movement to various types of flat terrain using multi-sensory feedback. The proposed locomotion control systems were implemented using Central Pattern Generator (CPG) networks based on Matsuoka's neuron model. CPGs are biological neural networks located in the central nervous system of vertebrates or in the main ganglia of invertebrates, which can control coordinated movements, such as those involved in locomotion, respiration, chewing or swallowing. The fact that, in nature, human and animal locomotion is controlled by CPG networks has inspired the theory on which the present thesis is based. In particular, two closed-loop control architectures based on CPG-joint-space control methods have been proposed and tested by using both a simulated and a real NAO humanoid robot. The first control architecture identified some important features that a CPG-joint-space control scheme must have if a useful locomotion pattern is to be described. On the basis of this analysis, the second control architecture was proposed to describe well-characterized locomotion patterns. The new system, characterized by optimized parameters obtained with a genetic algorithm (GA), effectively generated and controlled locomotion patterns for biped robots on flat and sloped terrain. To improve how the system behaves in closed loop, a phase resetting mechanism for CPG networks based on Matsuoka's neuron model has been proposed. It makes it possible to design and study feedback controllers that can quickly modify the locomotion pattern generated. The results obtained show that the proposed control schemes can yield well-characterized locomotion patterns with a fast response suitable for humanoid robots with a reduced processing capability. These experiments also indicate that the proposed system enables the robot to respond quickly and robustly, and to cope with complex situations.