动作捕捉是近年来发展起来的一个多学科和技术相互交叉结合的应用领域,涉及电子,通讯,控制,计算机图形学,人体工效学,导航学等多门学科。在影视制作,互动游戏,体育训练,医疗康复等领域具有广阔的发展前景。在交互沉浸式游戏领域,许多的大型运动类游戏已将人体运动捕获和虚拟现实技术相结合,使构建的对象更加逼真、形象,如目前的《3D篮球》、《NBA》等;在影视创作领域,电影《阿凡达》、《丁丁历险记》等都广泛的使用了人体运动捕获和虚拟现实技术,从而赋予了角色鲜活的生命力;而在医疗科学领域,该技术广泛用于骨科,外科手术,理疗等领域,通过检测病人康复前后的运动姿态并进行对比,判断康复的情况,帮助医生更好的掌握病人的状态。本文在基于微型惯性传感器技术的基础上,结合捷联式惯性导航和数据融合原理,设计了一种不受光照约束,抗干扰能力强的全姿态人体姿态捕捉系统。该系统由多个传感节点和一个汇聚控制节点构成,传感器节点主要包含三轴加速度计,三轴陀螺仪,三轴地磁仪,负责采集各肢体部位运动过程中的原始数据,并进行数据的预处理。控制节点汇聚各个传感器节点的数据,最后通过无线传输方式把解算的姿态数据进行打包发送给上位机,在上位机中通过对姿态数据进行进一步解析,以实现对虚拟人体模型关节的数据驱动,从而完成对真实人体运动的捕捉和显示。本文针对人体在空间三维空间中的运动情况进行了相关研究,从而选择合适的传感器,并对传感器的工作原理和性能参数进行了对比研究,且对各个传感器可能存在的误差进行了分析,例如加速度传感器的数据抖动和偏移,陀螺仪的累积误差,地磁仪易受磁场干扰的因素进行了详细分析,提出了有效的解决方案。在基于人体传感网络的总体框架下,对部署在肢体部位的传感节点和汇聚节点进行了结构和算法模型设计。并在惯性导航技术的基础上,对异构传感器的数据进行了融合处理,输出了以四元数表示的姿态信息。另外通过生物解剖学原理,在VS2012开发环境下结合OpenGL图形库和3DS MAX软件构建了基于三维视角的虚拟人体运动骨骼模型,通过解算的姿态数据对虚拟模型进行初始化标定和数据驱动,实现运动人体运动的捕获和重现,最后构建了基于MATLAB和Visual Studio的动作捕捉数据验证平台,对动作捕捉的数据进行了精度验证,从而判断本文算法的可靠性。通过对系统进行相关的实验设计,验证了本文所设计的人体运动捕捉系统的稳定性和可靠性,可为今后人体运动捕获的研究和设计提供新的借鉴思路,具有一定的创新性和应用价值。