脑卒中是老年人常见病，往往造成患者身体偏瘫。社会老龄化的加剧促使越来越多的国家重视脑卒中疾病的预防和治疗。近二十年来，上肢康复机器人已经成为脑卒中康复治疗的有力工具，但是目前其人机交互功能仍有改善空间。近几年来，基于计算机视觉的体感交互技术获得了人们极大关注，被誉为“和鼠标一样伟大”的Kinect体感传感器能以较低的成本提供优良的RGB-D数据，并且在专业级芯片上实现了人体数字骨架的跟踪。本文主要研究Kinect传感器在上肢康复机器人中的应用。根据偏瘫病人康复治疗过程的阶段性特点，本文将Kinect的应用分为两个场景：一是患者处于瘫软期和痉挛期时，为了提高患者的居家自主训练能力，本文通过Kinect来测量医师或患者的健肢轨迹，将其作为患肢的镜像运动轨迹，经过卡尔曼滤波后提取关节角度直接控制外骨骼机器人带动患肢运动，本文为此设计了一个4-DoF的外骨骼机器人，并且结合Kinect进行了半物理仿真实验。二是患者处于恢复期时，有了更多的自主运动功能，为了提高患者的训练兴趣和依从性，本文设计了基于Kinect的末端牵引式机器人体感交互系统，实现了“机器适应人（Machine to Human）”的人机交互效果，首先研究了Kinect在基于图像的视觉伺服（IBVS）中的应用，实现了患肢和末端夹持器的“握手式”自动对接；其次创新性地提出了一种获得指示方位（positionindicated）的方法，该方法可以应用于目标抓持物的检测和游戏模块的开发。本文为上述两个应用场景设计了半物理仿真实验，结果表明，应用Kinect可以改善系统的人机交互功能，因而将有助于提高偏瘫患者的居家自主训练能力和患者对训练的依从性。