Diese Arbeit präsentiert einen Ansatz zur datengetriebenen Bewegungsgenerierung für humanoide Roboter, der auf der Beobachtung und Analyse menschlicher Ganzkörperbewegungen beruht. Hierzu wird untersucht, wie erfasste Bewegungen repräsentiert, klassifiziert und in einer großskaligen Bewegungsdatenbank organisiert werden können. Die statistische Modellierung der Transitionen zwischen charakteristischen Ganzkörperposen ermöglicht im Anschluss die Generierung von Multi-Kontakt-Bewegungen. This work presents an approach to data-driven motion generation for humanoid robots, which is based on the observation and analysis of human whole-body motions. To this end, we investigate how captured human motions can be represented, classified and organized in a large-scale motion database. The statistical modeling of the transitions between characteristic whole-body poses enables the subsequent generation of multi-contact motions.