智能家居是物联网应用技术的研究热点之一,然而传统智能家居大多注重于智能化的家电设备而忽视居住者才是家庭的核心。针对于上述现状,本文基于数字孪生技术,搭建了家庭数字孪生原型系统,并对系统实现的关键技术展开研究,具体内容如下:（1）针对人体穿戴式传感器佩戴舒适度和数据有效性问题,提出了合理的采集方案。本文首先分析了家庭数字孪生系统中需要的数据类型,而后进行了传感器与其佩戴位置的选取,将九轴惯性传感器与UWB定位传感器进行融合,形成“智能腰带”;并对惯性传感器进行了校准和滤波操作,完成姿态解算;通过双向飞行时间法实现室内三维定位。最后开发采集汇聚软件,实现了对于家庭数字孪生系统内所有传感器数据的采集汇总。（2）针对少量传感器实现动作识别的精度较低问题,采用SVM实现就坐、站立、行走、跑步和摔倒的高精度识别。本文通过数据分析,将五种动作都视为周期性运动,通过交叉验证法寻找最优窗口,采用分裂法实现对于特征向量的降维;针对于SVM多分类问题,优化有向无环图多分类方法的层次结构并提出了基于哈夫曼树的多分类方法;通过实验表明,对比一对一多分类方法两者在保持较高F1-score基础上大幅度提高了识别效率。本文基于一个现实家庭,设计和实现了家庭数字孪生原型系统。采用3DMax完成家庭场景建模、人物建模以及人物动画的开发;在Unity3D中完成数字孪生体的构建和数据驱动与同步,并导出Web GL,结合Vue.js框架和Springboot框架实现了Web端的摔倒警报、孪生监控和健康数据查询功能。本系统从应用层面验证本文研究方法的可行性,一定程度上为未来智能家居生活新模式的探索提供了支持。本论文有图54幅,表21个,参考文献82篇。