我们所介绍的系统中，有一个重要的环节就是组建机器人行为数据库，机器人的行为和人的行为一样可以分为很多细节。一个连续的行为表达，是由很多个细小的行为元素组成的。下面以向前步行为例来说明行为数据库的组成。

机器人的行为数据库是由细分的行为数据单元组成的。每一个动作图片对应唯一的动作数据，这样的动作单元的不断积累，也就构成了我们的行为数据库，即行为发生器。图片的直观性也给我们组合其他复杂的动作带来了便利。

根据数据生成的原理可以保证最基本的动作数据的稳定性和可靠性。但是基本数据及其连接之间的过渡过程是否稳定、可靠就很难保证。为了解决这个问题，我们采用了两种办法：①采用静态数学模型稳定性判据来判断；②加一个过渡过程，即在一个基本动作的开头和结尾都加一个可靠的过渡点。实践证明，方法②较为适合。(www.daowen.com)

双足步行机器人具有非线性、强耦合等特性，易受环境干扰，特别是机器人与地面接触环境的不确定性和局限性导致双足机器人行走控制难度增大。利用行为发生器，组合出了一组机器人上台阶的动作，并保证其稳定性。这也证明了本章所介绍的基于行为发生器的步态控制是可行的。当然，该方法也有很多不足之处有待改进，例如，通过提供大量的传感器反馈信息来提高控制精度。