这些力的总和被称之为总惯性力 。当机器人的脚接触地面时，它将受到来自地面反作用力的影响，这个力称之为地面反作用力 。所有这些力都必须要被平衡掉，而ASIMO的控制目标就是要找到一个姿势能够平衡掉所有的力 。这称做”zero moment point” (ZMP) 。当机器人保持最佳平衡状态的情况下行走时，轴向目标总惯性力与实际地面反作用力相等 。
相应地，目标ZMP与地面反作用力的中心点也重合 。当机器人行走在不平坦的地面时，轴向目标总惯性力与实际的地面反作用力将会错位，因而会失去平衡，产生造成跌倒的力 。跌倒力的大小与目标ZMP和地面反作用力中心点的错位程度相对应 。简而言之，目标ZMP和地面反作用力中心点的错位是造成失去平衡的主要原因 。假若Honda机器人失去平衡有可能跌倒时，下述三个控制系统将起作用，以防止跌倒，并保持继续行走状态 。
地面反作用力控制：脚底要能够适应地面的不平整，同时还要能稳定的站住 。目标ZMP控制：当由于种种原因造成ASIMO无法站立，并开始倾倒的时候，需要控制他的上肢反方向运动来控制即将产生的摔跤，同时还要加快步速来平衡身体 。落脚点控制：当目标ZMP控制被激活的时候，ASIMO需要调节每步的间距来满足当时身体的位置，速度和步长之间的关系 。
?? ASIMO的步态控制ASIMO的动作：稳步的行走ASIMO能够感应到即将摔倒的情况，并能够很快对此做出反应；但是ASIMO的工程师想要更多的功能 。他们不但想让ASIMO能够行走的更顺畅，还想让ASIMO能够在不停止的情况下转身 。目前绝大多数其它类人机器人无法做到这一点 。?? ASIMO的腿部特写当我们走到弯角处需要转身的时候，我们将我们身体的重心移到转身的位置 。
ASIMO使用了一种叫做 “动作预测控制”，也叫做“iWalk”技术来实现 。ASIMO需要预测转身所需要的重心的移动的位置以及持续时间 。由于这个技术是实时（Real Time）技术，因此ASIMO能够不需要停止就能够转身，实现边走边转身 。?? 重心移动原理本质上，ASIMO每走一步，他就需要计算一次他的重心位置以及惯量，并预测在下一步移动后的位置，同时计算出所需要的重心移动距离 。
他主要通过调节以下4个因素：步长：每步行走的长度位姿：身体的位置速度：整体移动的速度行走方向：下一步移动的方向?? ASIMO的控制流程Cassie机器人Agility Robotics其联合创始人Jonathan Hurst有着十来年的机器人设计经验，身兼俄勒冈大学（OSU）教授的他曾带领学生团队完成多个双足机器人项目，其中就有谷歌的ATRIAS，密歇根大学项目MABEL以及MARLO，而这家公司的团队也主要由ATRIAS和MARLO工作的人员组成 。
ATRIAS是第一台模仿人类步伐的示范机器人，且使用弹簧设备行走 。弹簧设备用来减少地面的反作用力和维持人类直立行走的质心运动 。研发团队从ATRIAS中学到几个关键点：首先，ATRIAS的腿部架构设计是四连杆架构，某种程度上，将弹簧架构的惯性降到最小 。但是这种架构导致内部一个电机会阻碍另一个电机的运动，内部的电机之间浪费了很多能量反覆开关，而不是用来做正事 。
经过细致的研究解析，团队设计了Cassie独特的腿部架构 。这样的腿部架构使电机体积更小，并且比 ATRIAS更高效能 。不同于ATRIAS的是，Cassie的脚踝上设有电机，在能量供应足够的情况下能保持站立的姿势，而不必像ATRIAS那样以原地踏步的方式来维持身体平衡 。另外，为扩充自身的灵活度，Cassie髋关节与人类一样有三个自由度，允许机器腿部能向前、向后和侧面移动，同时还能完成腿部旋转动作 。
每条腿上还增加了两个自由度，能实现前后、左右自由行走和转动 。Hurst表示，Cassie在借鉴ATRIAS的技术基础上，经过设计、电机、算法上的改进，使得最终版本在动能的利用率、灵活程度上有了大幅度提升 。这样全新的架构设计使Cassie比ATRIAS更容易操控 。它拥有加强的脚踝设计，使其能静静站在原地，不会像ATRIAS为了保持平衡需要不停移动双脚 。
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