随着人机交互技术的不断进步，对该技术的应用领域也越来越广。因此，人机交互所应对的背景也越来越复杂。传统的基于视觉的人机交互在光照强烈或黑暗等条件下会受到诸多干扰，产生不确定性。本文提出的利用深度传感器进行人体姿态识别的方案，能够避免上述问题，并通过人体姿态控制机器人的运动，不仅拓宽了机器人的作业环境，也使得机器人运动更具智能化。本文采用Kinect深度传感器对人体姿态识别及机器人运动控制进行了研究。首先，阐述了本文研究背景及意义，总结了人体姿态识别技术的国内外研究现状，介绍了基于体感设备的机器人相关技术。其次，介绍了Kinect的软、硬件系统及Kinect技术的应用，分析了Kinect深度信息的获取原理和深度信息的变换，并利用中值滤波及背景差分法从复杂的背景中提取出了人体区域。然后，阐述了骨架提取的相关理论，并采用Hilditch细化算法对提取出的人体区域进行了骨架化处理，详细介绍了特征的表示方式及特征提取的方式。最后，建立了样本库，利用模板匹配对人体姿态进行了识别实验，得到了识别率结果，分析了实验的稳定性、实时性等。并将该方案与机器人的运动控制相结合，实现了机器人的智能化运动控制。