虚拟实验随着人机交互技术的不断革新,人们已经不再满足于键盘输入、鼠标点击来操作实验功能,而对于人手能直接介入的虚拟实验操作更加感兴趣。如何基于不断发展的人机交互技术,尤其是基于手的交互技术,在突破现有单一交互方式的基础上拓展虚拟实验并使其具有更多自然性的交互能力,已经成为了新的研究热点。然而手交互在虚拟现实中的应用仍存在手势识别准确率不高、抓取出现穿透现象、抓取过程不自然等问题。为此,本文针对虚拟实验中涉及到的手交互问题进行了研究,取得的成果概述如下:（1）针对HMM模型在手势识别中识别率欠佳的问题,本文设计并实现了一种同时具备静态与动态手势识别能力的改进的HMM手势识别方法。该方法使用H-SVMs模型来预测HMM的初始B参数以实现单通道手势模型的构建,接着通过多特征通道分离对训练集中的手势样本进行交叉验证,并将各通道概率识别结果按照手势分类输入对应的概率融合函数,最终将概率最大值对应的手势类别作为手势识别结果输出。本文实现的手势识别方法将特征通道进行了分离,根据特征影响手势程度的权重来设定概率融合函数,使得手势的平均识别准确率达到98.22%,满足了虚拟实验手势识别的需要。（2）针对手抓取交互中由于抓取条件单一而导致的碰撞穿透问题,本文设计了一种递进式的稳定碰撞检测算法。首先,算法利用射线检测确定交互对象。接着,利用八叉树的层次构建策略保留贴合物体表面的OBB碰撞体,并利用距离计算确定待碰撞空间,在其内部的物体网格模型上建立一层缓冲网格碰撞体用于在碰撞点的时间范围内及时锁定虚拟手。然后,通过判断主导部位碰撞点与其余碰撞点在物体坐标系空间卦限中的分布情况,采用摩擦角来改进角度阈值的判决条件,实现不规则复杂物体的精准抓取。最后,通过实验验证了算法的防穿透性和抓取的稳定性。（3）结合前面手势识别和抓取的研究成果,本文开发了一款基于手交互的虚拟实验系统。以软件构件技术为依托,设计了系统体系结构,实现了系统的手交互功能模块,将其嵌入到了基于实验器材驱动的虚拟实验流程控制中,并在多家中学虚拟实验中得到了应用验证。