自20世纪40年代美国阿贡实验室开始研究用于放射性材料搬运的遥控主从机械臂以来，世界各国都致力于遥操作技术的研究。随着技术的发展，如今人类在复杂环境下的探索活动越来越频繁，任务也变得越来越复杂。其中多指手遥操作技术有很好的应用前景，已广泛应用在工业、国防、宇宙空间、海洋开发、抢险救灾、医疗康复等领域，逐渐进入人类生活的各个方面。　　本文对远程灵巧手遥操作过程中交互性能差，大时延以及产生的实时性、临场感不足等问题进行研究，设计实现了一种基于人手动作捕捉的控制方法，结合虚拟现实技术、动作捕捉技术，改善遥操作人机交互性。论文完成的主要工作和取得的主要成果包括:　　(1)为提高机器人遥操作交互性，提出了一种基于人手动作捕捉的灵巧手控制方法，首先利用先验知识，建立手部模型，同时改进提取手部信息的方法，使用混合活动轮廓模型跟踪手部外轮廓，并采用粒子滤波算法实现手部姿态跟踪。为解决大时延的问题，在反馈图像中合成现场实际灵巧手的情况，结合机器人实时传输的反馈图像信息，观察远端情况。为灵巧手遥操作提供了一种新型的人机交互方式，即将人手运动捕捉技术应用于机器人遥操作领域，增强操作者的体验感，提高多自由度灵巧手控制灵活性，提高实施操作任务的效率。　　(2)针对视频序列中人手定位和手势提取的问题，提出了一种基于改进水平集算法的手部轮廓提取与跟踪方法，在视频序列中实现对手部的轮廓提取和手势跟踪。该方法首先通过肤色信息设定初始轮廓，利用高斯混合模型对轮廓内外的图像特征分布，根据高斯分布的不同特征，结合水平集活动轮廓算法进行图像分割;最后根据均值漂移算法计算得到人手移动位置，实现手势跟踪。试验结果表明该方法相比于基于像素的活动轮廓算法有更强的稳定性，能得到更加精确的提取区域，可以实现精确的轮廓提取及手势跟踪。　　(3)为了获得精确的人手关节姿态，在对人手模型充分分析的基础上，建立了具有生物关节角度约束的人手模型，该模型具有仿生的人手结构，通过建立D-H坐标系，计算各连杆关节坐标系之间的数学关系，并据此模型建立了虚拟三维人手模型。虚拟模型的建立可以减少后续姿态空间的搜索范围，提高优化速率。　　(4)为解决由于人手复杂的自由度导致的高维度状态空间搜索问题，提出了基于差分进化方法的粒子滤波方法。该方法基于状态空间的全局观测特征，为粒子滤波器的状态空间搜索进行全局优化，解决了高维搜索的稀疏问题，具有较好的跟踪精度。实验表明，该方法可得到精确的人手关节的复杂运动跟踪精度结果。　　(5)设计并实现了基于虚拟现实的遥操作控制系统平台。遥操作控制系统利用Kinect传感器装置采集人手动作信息，根据人手姿态信息，对远端进行遥操作控制。利用虚拟现实技术对灵巧手进行遥操作，增强操作者的体验感，提高了遥操作的效率。