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雜運動。仿人機器人的 復雜運動在學術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 自運動的復雜模型，在規劃中除了需要保證穩定性的前提，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境中所需要研究的內容。近些年，很多研究人員開始把研究目標從 仿人機器人穩定的步行控制轉移到規劃適合人類生活環境的復雜運動中來。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, 即遺傳神經網絡，還有一種是GA-FLC, 即 遺傳模糊控制器。神經網絡的權值和模糊控制器的規則通過GA 來進行離線優化。然后 再通過神經網絡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 通過步態綜合和傳感器控制的方式在THBIP-I 上實現了上樓梯運動。

其中，反饋控制參數由強化學習方法進行每一步 的自動調整。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 雜模型，同時對越障過程中的幾何約束和穩定約束進行了分析，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劃方法，該方 法使用時間離散積分的方式來求解半有限規劃問題，從Z優運動開始計算經過離線規劃 生成的運動參數子集，Z后在 HOAP-3 仿人機器人上實現了踢球運動[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 相似狀態組成一個集合，通過狀態轉換圖來進行動作序列的規劃。

通過該方法，機器人可 以從任意的位置進行起立運動122]。Libeau 等人通過強化學習的方法來控制仿人機器人 攀巖運動，經過對不同墻的地形的先前學習之后，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 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 調運動規劃。并且需要考慮關節碰撞和穩定性的問題[125]。X.Zhao 等人采用相似性函數 對采集到的人類打太極運動的數據進行評估，實現了仿人機器人 BHR 的打太極運 動126]。其他各種適合在人類生活環境中的復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在各種復雜運動的研究上剛 處于起步階段，還沒有構成成型的研究和控制方法。