前庭康复训练是一种基于运动训练的眩晕症治疗方法,其在临床应用表现极佳,然而由于医护人员人手不足等问题,它的推广进展并不顺利。随着计算机技术的发展,基于可穿戴设备的移动医疗成为了医疗领域的研究热点,其在监护、治疗、康复等领域都取得了极大的成功。基于以上背景,本文设计并实现了基于MARG可穿戴设备和Android应用程序的前庭康复训练系统,该系统具有便携性、家庭性等优点,可有效解决前庭康复训练目前存在的问题。在系统的实现过程中完成了以下工作:（1）对前庭康复训练的动作要求进行归类,明确了系统的需求,并介绍了系统中使用的电子元器件和软件技术。（2）改进了一种低成本的多位置IMU传感器校准方法,改进后的方法可以同时校准加速度计、陀螺仪和磁力计。实验结果表明校准后的传感器数据在精确度上有了明显提升。之后还对校准后的值进行了滑动均值滤波处理,使得数据更加平滑。（3）设计了一种可检测外力干扰和磁干扰的外部干扰检测算法,结合此算法分别设计了双层卡尔曼滤波算法、改进的梯度下降法和双阶段互补滤波法。实验结果表明在有外部干扰的情况下双阶段互补滤波法解算出的姿态角最大误差不超过±1.6°,平均绝对误差小于0.3°,且姿态曲线最为平滑,因此选用该算法作为本系统的姿态解算算法。（4）分模块介绍了头戴设备和Android应用程序的实现过程,头戴设备的核心模块有主控模块、姿态传感器模块等,Android应用程序的核心模块有蓝牙监听模块、训练模块等。之后对系统进行了详细测试,测试结果表明系统效果符合预期。本文从解决前庭康复训练问题的角度出发,结合计算机技术及姿态解算算法,完成了基于可穿戴设备和Android的前庭康复训练系统。眩晕症患者的使用反馈表明本系统能够有效地协助患者完成前庭康复训练,具有实际意义。