近几年，我国老龄化问题日益加重，但是针对老年人的一些基础设施还非常不完善，尤其是对丧失语言功能的老年人群体，我们只能通过他们的肢体语言来分析他们想要传递给我们的信息。因此，我们需要一种更新、更灵巧的技术来识别肢体想要传递给我们的信息。基于“多传感器数据融合的肢体微动作快速识别技术与系统开发”项目的研究就具有了非常重要的意义。本文在分析国内外肢体动作研究领域的发展现状与趋势的基础上，提出了结合光、磁、运动信息相融合的多传感器数据采集系统。系统能够兼顾分析肢体的扭曲与旋转，使得分析更加全面化。课题来源于山西省科技攻关项目《基于多传感器数据融合的肢体微动作快速识别技术与系统开发》，所做主要工作具体如下：（1）深入介绍了国内外针对肢体动作识别领域的研究状况，分析了肢体微动作识别未来的发展趋势，阐述了该项目研究的重要意义。（2）对人机交互和多传感器数据融合的概念及其分类进行了介绍。分析了人体运动识别的研究领域、构建了人体模型。在项目之初提出了一个整体的设计方案，对项目起到了很好的引导作用。（3）介绍了系统的整体设计构架，并对红外传感器（Kinect传感器）的研究内部结构进行了阐述。对动态时间规整算法与隐马尔科夫模型算法进行了分析，输出了Kinect传感器的计算结果。（4）针对多传感器数据采集模块的设计进行了介绍。包括三轴磁传感模块、MPU-6050、电源电路模块、AD转换模块以及外围功能电路模块的搭建与应用，详细阐述了各个重要器件的规格参数与选取标准。（5）对多传感器数据采集模块的算法设计做了必要说明。通过欧拉角与四元数法对模块采集的数据进行融合，并在上位机中显示分析结果。