中枢模式发生器（central pattern generator，CPG）在六足机器人的运动步态控制中起着至关重要的作用。为能够更高效、更低能耗地控制六足机器人的步态运动，提出了一种Spiking-CPG（SCPG）神经网络作为六足机器人的仿生控制系统，其结合Hopf振荡器与以时疏的spiking信号传递信息的仿生神经元LIF（leaky integrate-and-fire），采用环型拓扑结构，使用六组各2 000个LIF神经元组成的集合相互连接而成。该SCPG控制系统能够生成六足机器人常见的波动步态、四足步态、三足步态，通过调节相位差参数实现快速、顺滑、稳定的切换运动步态，实时调整所需的频率、振幅，在面对外界干扰时能够在很短的时间内恢复原状，具有很好的鲁棒性。在Webots平台上搭建了一个三维的六足机器人模型，将SCPG的信号输出并经过关节映射函数变换后，来控制六足机器人的运动，验证了所设计六足机器人的运动稳定性和SCPG控制方案的可行性与有效性。最后，在Intel的Loihi芯片上移植了SCPG神经网络控制器，结果表明，其具备高效的执行速度和更低的能耗，在六足机器人的运动控制中具备良好的应用前景。