Para mejorar la precisión del seguimiento de la trayectoria del centro de masa (CoM) del tronco y la trayectoria del extremo del pie en un robot cuadrúpedo completamente eléctrico, se ha diseñado un nuevo método de control de seguimiento de trayectoria eficiente y práctico. El método propuesto se divide principalmente en un controlador de equilibrio del tronco (TBC) y un controlador de pierna oscilante (SLC). En el TBC, se desarrolla un modelo dinámico del robot cuadrúpedo para encontrar la fuerza óptima en el extremo del pie que sigue la trayectoria del CoM del tronco, basado en el principio de control predictivo del modelo (MPC). En el SLC, se planifica la curva de Bessel como la trayectoria deseada en el extremo del pie, mientras que la trayectoria deseada es seguida por un elemento de resorte-amortiguador virtual que impulsa el extremo del pie; al mismo tiempo, se aplica una red neuronal de función de base radial (RBFNN) para el control supervisado con el fin de mejorar el rendimiento del control del sistema. Los resultados experimentales muestran que el método de control puede modificar el efecto de seguimiento de la trayectoria del extremo del pie del robot, de modo que se puede eliminar el error de estabilidad y mejorar la robustez del controlador; al mismo tiempo, la trayectoria lineal y circular para el CoM se puede seguir de manera precisa y rápida.