在面向消费者头戴式VR设备的高速发展同时,该设备的交互技术也随之广泛应用,其中智能感知的非接触手势识别由于其灵活、易学习等优势而倍受青睐,因此基于手势识别的头戴式VR系统已经成为了近距离交互场景中非常有潜力的发展方向。本文主要针对手势识别VR系统中交互体验的评价进行研究,研究中重点结合了手势交互绩效的度量与手臂疲劳度的主客观评价。首先,手势识别是VR人机交互中的重点,在手势识别VR系统的交互绩效度量中,基于用户常用交互手势的分类,通过对各类交互手势的识别效率、错误次数和交互任务完成时间的对比测试,对各类交互手势的交互绩效进行了量化评价。其次,本课题对人机交互中的肌肉疲劳度研究进行学习,从悬停状态中肌肉疲劳度中的生物理论出发,确定了主客相相结合的研究方法。基于静态过程中肌肉收缩方式的区别,用控制变量的方法,研究操作空间中悬停操作对手部疲劳度的影响。主要要本着遵循以用户为中心、自下而上的交互体验评价研究为思路,且结合者用户真实交互情景,将手势交互中最常见的点击任务进行分解。最后,结合VR系统的手势识别绩效度量和手臂疲劳度的主客观评价,提出手势识别VR系统的交互体验综合评价模型,并进行验证。本研究结合不同手势的识别效率约束和真实交互情景需求,获取了各类典型交互手势的交互绩效对比评价结果,了解操作过程各个环节中手部肌肉疲劳度的累积情况,使研究结果更具普适性及应用拓展性。利用研究获得绩效度量手势识别的数据与静态疲劳度变化趋势,并建立了手势识别VR系统的交互体验综合评价模型,为手势识别VR系统的交互设计提供参考。