近年来,人工智能取得较大进展,机器人与人的联系越来越紧密,人类和机器人的交互方式种类逐渐增多,但是不管是哪种方式,机器人都是通过传感器来感知人体以及人机交互,这些目标依靠单一的传感器是难以完成的,基于多传感器的信息融合技术是机器人人机交互过程中不可或缺的手段。多传感器的信息融合技术,其实质是对多传感器的信息进行协同优化处理,消除冗余信息,综合各传感器的有效信息形成互补、更加全面的信息,更好的表征机器人的内外环境状态。本文的目标在于研究在人机交互过程中,通过多信息融合的手段,完成机器人对人体目标的跟随功能,使得人机交互更加友好。机器人感知到目标人体之后,在机器人对人体目标的跟随过程中,利用深度信息和颜色信息融合的手段提高机器人视觉跟踪的精度;在后续的人体目标运动跟随过程中,通过基于条件的位姿信息融合的手段,提高机器人运动跟随的精度。本文提出了一种面向人机交互的机器人信息融合系统设计方案,该系统分为三大模块:人体感知模块、机器人视觉跟踪模块、机器人运动跟随模块。本文的工作和创新点如下:1.人体感知模块,我们利用基于运动补偿的帧间差分法检测运动目标,通过骨架验证目标是否为人体目标,以确定机器人后续的动作;2.机器人视觉跟踪模块,研究了小波变换融合算法,我们提出了将Depth图像和反向投影图融合的方式应用在机器人视觉跟踪中的应用,该方案能提高机器人对人体目标质心的视觉跟踪的精度;3.运动跟随模块,在确定人体目标质心运动状态之后,我们提出了机器人视觉位姿和惯性导航位姿信息融合的方式应用在机器人运动跟随中的应用。机器人在运动跟随过程中,实时修正机器人位姿,有效的提高了运动跟随的精度;本文设计和实现了面向人机交互的机器人信息融合系统。并在机器人上实现了该系统和进行相关测试。