近年来，伴随着不断发展的微机电（Micro-Electro-Mechanical System，简写为MEMS）传感器技术、信息融合理论、普适计算技术等，人机交互技术也发生了翻天覆地的变化，由以往的人去适应计算机逐渐转变为计算机适应人。以人为中心的交互理念要求一种更加自然、高效、透明的交互技术。基于多MEMS惯性传感器信息融合的3D交互以其灵活、高效、自然等特性，逐渐成为人机交互领域的研究热点。　　由MEMS三轴加速度计、陀螺仪、磁罗盘组成的MARG(Magnetic，AngularRate，and Gravity)传感系统在3D交互领域有着极为广泛的应用前景。但是由于MARG传感系统不可避免地受到重力加速度干扰和积分累积误差等影响，利用采集到的未经处理的数据去做3D交互，效果往往是差强人意甚至面目全非。本文结合项目工作，对信息融合理论及数据融合算法进行了深入了解，在此基础上，融合三个传感器信息以提高数据精度和系统可靠性。首先对单个传感器采集到的数据进行误差分析和EMD（Empirical Mode Decomposition，即经验模态分解）分解处理，再利用磁罗盘信号对三轴陀螺仪信号进行校正，从而得到准确的姿态信息，利用三轴陀螺仪数据剔除重力加速度在三轴的分量，利用扩展零速度补偿算法消除积分累积误差，最终获得比较准确的三轴加速度信号，为后续的轨迹还原提供真实可靠的高精度数据支撑。最后本文通过搭建的硬件平台，开发了数据处理程序，并利用MATLAB仿真试验证明了该数据融合处理方法的有效性，切实提高了动作轨迹的还原精度，为今后3D交互研究提供了数据基础。