像人一样在复杂多变的非结构化环境中灵巧操作是机器人研究追求 的目标之一 。受生物脑工作方式启发的脉冲神经网络（ＳＮＮ）是类脑智能 领域的主要工作范式，具有良好的生物合理性，在机器人智能控制领域 日益受到关注。本文对基于 ＳＮＮ的机器人类脑智能控制相关研究展开 综述，期望能为机器人和类脑智能领域的研究带来启发。首先，介绍 ＳＮＮ的发展历程、神经元模型、编码方式、突触可塑性和网络结构等相 关知识。其次，借鉴人类的运动反馈控制机制，给出一种基于 ＳＮＮ的机 器人类脑智能控制框架。再次，从运动控制、柔顺控制、协同控制三个 方面介绍机器人类脑智能控制策略的研究进展。最后，对基于 ＳＮＮ的 机器人类脑智能控制技术进行了总结与展望。