人体运动捕捉技术用于采集人体的运动数据,并为相关研究人员提供数据支撑,该项技术已经应用于康复医疗、动画制作等领域。近年来,随着机器人技术的快速发展,该项技术也被广泛应用于机器人领域,主要用于机器人的运动规划、示教学习和遥控操作等方面研究。本文回顾了人体运动捕捉技术的发展历史与研究现状,搭建了人体运动捕捉的软硬件系统,设计了人体运动数据采集、处理和应用的流程,并归纳总结了人体运动的步态规律和摆动腿的运动规律。本文主要工作包括：1、构建了人体运动捕捉软硬件平台。结合实验室环境搭建了由12台相机组成的运动捕捉硬件系统,制定了系统标定规则；设计了运动捕捉软件系统核心框架和人体运动的数据结构,构建了人体运动的虚拟三维场景。2、设计了人体运动数据采集、处理与应用的流程。设计了人体运动数据采集的全身标记点贴点方法;设计了针对运动数据的点匹配、点跟踪和实时骨骼估计的算法。通过B-样条曲线将采集获得的人体数据处理后应用于仿人机器人,并在仿人机器人上得以复现。3、总结了人体行走和跑步运动规律。在前人的步态分析模型基础上,提出了一种将行走、跑步两种步态分段处理,并在跑步模型中加入弹性因子的方法,总结出了更精确的步态公式；分析了不同身高成人在不同速度下的摆动腿运动规律。