近年来随着无人机应用领域的不断扩展,各行业对无人机的交互操作要求越来越高,然而传统的无人机交互控制方式,对操作人员的专业知识技能和学习时间成本要求较高,同时可能存在的繁琐操作设置也会影响操作者注意力和增加操作时间。基于手势的人机交互界面具有更直观、更便捷的潜力,本文以此作为无人机自然交互的探索,开展动态手势交互方法在无人机上的应用研究。论文首先针对无人机人机交互实时性和便捷性的需求,设计基于动态手势交互控制方法的无人机人机交互系统设计方案,以Leap Motion作为手势数据采集设备,采用手势姿态动作和动态轨迹手势识别相结合的方法,实现对无人机姿态动作、机动模态和自主飞行航迹的手势控制。其次,针对Leap Motion在不同环境光线下,手势数据易受未知过程和观测噪声干扰而误差较大,采用Huber M估计方法设计鲁棒自适应滤波器对手势位姿数据进行估计;再设计数据重采样和归一化过程,解决同一种手势动作大小和形状各异的问题。然后针对无人机控制可靠性要求,引入距离函数计算支持度系数,改进Dempster-Shafer证据理论合成过程,对高斯混合HMM和DTW+KNN两种方法识别结果进行数据融合,提高手势识别结果可靠性。样本识别测试实验验证了算法提高了整体手势的识别准确率。最后,以某型号项目为研究背景,搭建无人机半物理仿真试验平台,进行无人机手势人机交互过程的工程实践。以手势交互软件作为用户接口,传统交互方式的地面检测软件作为参考对象,通过半物理仿真试验平台闭环的无人机飞行数据,验证了本文设计的动态手势交互算法的有效性、先进性以及手势交互控制无人机的可行性。