随着人工智能技术与机器人技术的发展,开发应用于辅助维修的人-机混合型智能机械手,不仅是有效提高维修效率和确保维修质量的重要途径,也是实现维修保障领域智能化发展的必然要求。然而,发展维修用智能机械手还存在手部动作分解、运动建模、基础维修数据匮乏和人手运动感知等大量理论和实际问题需要解决。基于此,本文主要围绕人体手部维修操作,依托基于双目立体视觉技术的手部动作捕捉系统开展手部动作捕捉及运动控制仿真研究,旨在为维修用智能机械手的设计实现提供一定的帮助。论文的主要研究内容如下:（1）在充分调研国内外关于手部动作捕捉技术研究现状的基础上,分析了双目立体视觉在手部动作捕捉技术上的优势,并指出现阶段将双目视觉应用于手部维修动作捕捉存在的不足和差距,制定了面向维修操作的手部动作捕捉及运动控制仿真研究技术路线。（2）通过探究现有动作分类方法,在以人体手部运动为核心的维修任务分解策略指导下对手部维修动作进行了归纳分类。结合人手生理结构与骨骼运动特性,研究建立了手部运动学模型,并在此基础上对手指各关节角的运动进行了逆向解算,解决了利用手指关节点位置信息反向求解满足条件的手指各关节角运动信息的问题。（3）以双目立体视觉的三维测量原理为基础,设计并构建了基于双目立体视觉的手部动作捕捉系统。针对手部动作捕捉系统的捕捉性能,通过构建静态和动态精度测试实验平台对手部动作捕捉系统的捕捉精度、稳定性以及最佳工作空间进行了全面测试评价,确保其满足面向维修操作开展手部动作数据的高精度捕捉要求。（4）针对实际维修操作中常用的手部维修动作,依托手部动作捕捉系统开展了手部运动数据的捕捉实验与分析,结合建立的手部运动学模型计算得到了相应维修动作下手指各关节角的运动函数。通过构建联合运动仿真平台实现了对常用维修动作的运动控制仿真实验,验证了通过手部动作捕捉实验提取的手指关节角的运动函数能够驱动虚拟人手三维模型完成相应维修动作,可为将来维修用机械手实现人手维修动作的复现提供一定的支持。