随着年龄增大,老年人的身体机能衰退,会出现步行稳定性下降、摔倒等健康问题。并且,当老年人出现突发性摔倒情况时,看护人员需要及时找到老年人的位置并为其提供必要的帮助。基于此,监测老年人运动状况以及位置信息变得十分重要。因此,本文基于多传感器数据融合技术,研发了具有人体运动分析功能以及室内定位功能的老年人智能鞋。该智能鞋能够监测老年人运动状况,并在老年人出现突发性摔倒情况时,帮助看护人员及时精确找到老年人,进而对老年人提供必要的帮助。论文的主要工作如下:首先,从硬件设计和软件设计两方面完成了智能鞋系统总体设计工作。对智能鞋硬件模块进行选型,设计智能鞋硬件结构,完成智能鞋硬件设计工作;搭建智能鞋软件架构,设计智能鞋软件工作流程,完成智能鞋软件设计工作。其次,实现了智能鞋的步态时相分析、计步和摔倒检测等三个人体运动分析功能。针对智能鞋的步态时相分析功能实现,通过采集足底压力数据检测步态事件点,根据步态事件点划分步态时相,之后计算并分析老年人的步态时相参数。结果表明,随着年龄增大,老年人表现出行走时求稳而不求快的现象。针对智能鞋的计步功能实现,设计了基于步态事件点检测的计步算法。实验表明,计步算法能够实现在人体平地行走、上楼梯和下楼梯多种运动下的有效性计步。针对智能鞋摔倒检测功能的实现,通过分析足部合加速度变化特征以及地面反作用力变化特征来设置相应的阈值,用以检测老年人摔倒情况。实验表明,摔倒检测算法可以有效区分摔倒和日常生活活动。最后,实现了智能鞋的室内定位功能。采用微惯导自主定位技术来求解人体位置信息,针对微惯导自主定位产生的累积误差,分析了传统零速区间检测方法的局限性,提出了基于足底压力的零速区间检测方法,之后结合零速修正算法、零角速度修正算法和启发式漂移消减算法,设计了基于扩展卡尔曼滤波的零速区间修正算法。实验表明,相比于传统的零速区间修正算法,本文设计的零速区间修正算法能够有效抑制定位误差随时间的累积,使定位结果更加准确。