智能服装是以传统服装作为载体,融合传感技术、微电子技术和通信技术的智能纺织品。针对目前用于运动健康监护的设备存在缺乏对人体运动状态长期实时检测与量化评估功能的问题,且当前智能服装技术方案在综合实现人体运动姿态检测与信息反馈应用设计上的研究有所欠缺。本文开展面向体育训练与康护的智能服装系统研究,通过嵌入式可穿戴设备和软件上位机的设计开发,结合人体运动姿态解算算法与三维仿真模型,实现人体姿态检测与运动参数分析,辅助用户进行体育训练与康护过程中的运动状态分析。主要研究内容及工作如下:首先,分析智能服装系统的设计原则和技术要求,构建用于人体运动姿态检测与反馈的智能服装系统设计方案。硬件以STM32L432KCU6为控制芯片,将BMX160惯性传感器采集的各关节数据通过n RF24L01模块实现无线通信传输。服装内部缝合有线连接的传感器阵列的设计方案,可以实现各传感节点数据的实时同步,有效降低传感节点的空间尺寸。其次,针对智能服装系统信息反馈功能弱,数据可视化方式较为单一的问题,采用Pyqt5框架设计具有串口通信、数据绘图显示和三维仿真功能的上位机界面,实现人体姿态和运动参数的实时检测反馈,优化用户的人机交互体验。然后,针对智能服装系统中人体姿态检测的精确度不高,模型的动作捕捉效果仿真度较弱的缺点,对惯性传感器的误差特征分析,通过预处理算法提升传感数据精度。并在研究人体关节结构的基础上,通过Solidworks实现人体关节的三维模型设计,结合传感器数据融合算法解算出的姿态信息和关节模型姿态拟合的位姿转换算法,实现智能服装系统的人体运动姿态检测与反馈。最后,在智能服装系统所设计的硬件可穿戴设备与软件上位机组成的实验平台基础上,设计并进行运动状态检测实验和人体动作捕捉测试,实验测试过程中所检测的关节角度的均方误差约为0.509°。通过对下肢关节的运动参数分析,系统检测的步数误差约为2.857%,步频误差约为4.07%,并对跑步过程中下肢关节角度变化进行检测与分析,验证所设计智能服装系统实现运动检测的有效性。