近年来,由于视觉传感器和计算机图像处理等技术的进步,基于视觉的手势交互技术获得了较快的发展。本文主要基于实验室研究的人机交互系统,开展基于三维手势的人机交互中的数据处理技术研究。该交互系统采用5台Leap Motion传感器采集手势数据,不需要借助接触式传感器和颜色标记即可获取人手的位置和姿态数据。本文的主要研究工作如下:1.提出了基于四元数配准算法和无味卡尔曼滤波算法(UKF)相结合的传感器精确配准技术,解决了各传感器和系统全局坐标系之间的坐标映射问题;2.针对传感器获取的手势位置数据中的随机噪声干扰,本文采用改进的、基于“当前”统计模型的自适应卡尔曼滤波算法进行数据滤波及传感器间的数据融合,并通过算法的改进提高了滤波精度;3.对于手势姿态数据中的随机噪声,考虑到传感器获取的姿态数据和人手姿态变量之间的非线性关系,论文通过UKF滤波算法进行滤波处理和传感器间的数据融合,提高手势姿态数据的精度和稳定性。本文最后通过机器人实验,验证了文中所采用的技术和算法。