随着工业技术的不断提高,科技的不断创新,机器人技术在工业、医疗、娱乐等多个领域得到了广泛的应用。仿人机器人作为一种特殊的机器人,在日常生活领域,尤其在一些不适合人类工作的恶劣环境中,有着不可替代的作用。但是在机器人的运动控制方面,如何方便友好的控制机器人,实现机器人对人的实际动作的精确模仿和实时复现,成为当前的研究热点。微软公司开发的Kinect传感器的出现,给人们提供了一种新的方法。Kinect体感传感器具有成本低、使用方便、数据丰富等优点,可以实现机器人的非接触控制。本文针对仿人机器人机械臂人机交互控制进行分析,在了解了Kinect体感传感器可以对人体骨骼节点进行捕捉的基础上,提出了基于Kinect体感传感器捕捉人体关节点用于仿人机器人机械臂人机控制的方案,并对其进行仿真研究。具体做了以下研究:首先,对现有的几种不同的运动捕捉技术做了对比,分析其各自的优劣,详细了解Kinect体感传感器的功能和特点,深入研究Kinect的深度图像技术原理和骨骼跟踪技术。搭建Kinect开发环境,完成骨骼跟踪程序开发,成功提取关节点数据,并进行滤波处理,为仿人机器人机械臂控制提供原始数据。其次,在深入研究机械臂的数理理论的基础上,对人的手臂关节点进行二次描述,并对基于肘部约束的冗余七自由度的逆运动做了详细分析。借助Robotic Toolbox机器人工具箱,建立仿人机器人的七自由度机械臂模型,完成机械臂的轨迹简单的规划;使用Kinect捕捉到的骨骼关节点解逆运算的角度对机械臂控制,观察分析机械臂末端的运动轨迹。最后,研究机械臂控制器的PID控制的原理,结合模糊数学设计模糊PID控制器,在Simulink搭建模型进行仿真,分析比较PID控制和模糊PID控制的性能,用于改善机械臂的控制效果。