仿人灵巧臂的运动规划是机器人研究领域中至关重要的主题之一。近年来,通过学习人类演示的规划算法见诸文献,该类算法能够降低机械臂动作编程的复杂程度。因此,示教学习被认为是提高机器人的运动智能并促进机器人在人类社会普及最有前景的研究方向之一。本文首先回顾了仿人灵巧臂的研究现状,并总结了在运动规划和示教学习领域已取得的诸多成果。其次,在传统算法的基础上,融入了人类示教的信息,指导仿人灵巧臂的运动规划,并在服务机器人上得到实现。然后,重点研究并提出了一种基于仿射轨迹变换的方法来完善人体示教轨迹,在具有7自由度机械臂的仿人机器人打乒乓球系统上进行实验,实现了人类打乒乓球动作的学习。本文的研究成果包括以下两个部分：1.改进现有的点到点轨迹规划方案。采用基于三次样条的多点轨迹规划,考虑关节约束,同时优化运动时间,并且,在机器人手臂逆运动学求解过程中,对机械臂工作范围分区域引入人体示教初值,从而得到带有人体示教信息的轨迹规划。2.提出一种基于仿射轨迹变换的最优轨迹学习方法。该方法以机械臂运动的物理限制为约束,同时优化轨迹相似度和轨迹执行时间,从而可以获得与示教者相似的连续运动轨迹,并能够充分发挥机械臂的运动性能。