人体动作捕捉技术自出现以来发展迅速,已经广泛应用于虚拟现实、人机交互、影视制作等领域。在其发展过程中,分别出现了机械式、电磁式、声学式、光学式、惯性式动作捕捉系统。近年来,MEMS(微机电系统)技术日趋成熟,凭借其体积小、功耗低、成本低等特点,基于MEMS传感器的惯性动作捕捉系统研究成为热点。惯性动作捕捉系统主要包括三个部分：数据采集前端、数据传输网络和数据处理后端。其原理是通过放置在人体关键位置的惯性传感器不断采集人体的运动信息,然后将运动信息数据传输至处理后端完成人体姿态解算。在现有的惯性动作捕捉技术中,数据采集前端节点的功耗较高,导致系统续航能力较差；数据传输多采用有线数据传输方式,并且传输线比较复杂,严重影响用户体验。针对上述问题,本文设计了一种基于低功耗蓝牙技术的惯性动作捕捉系统,实现了人体运动动作的实时捕捉。本文主要研究内容如下：(1)在对比分析了国内外现有惯性动作捕捉系统的优缺点并深入研究了低功耗蓝牙技术的基础上,提出了基于低功耗蓝牙无线通信技术的惯性动作捕捉系统数据传输方案。采用低功耗蓝牙无线通信技术实现采集节点数据的传输,解决了复杂传输线造成的用户体验较差的问题,并且降低了系统的功耗。(2)完成了惯性动作捕捉系统的整体架构设计,以及系统中数据采集模块与数据传输模块的硬件设计和软件设计。针对MEMS传感器存在的测量误差及漂移问题,采用了滑动窗口滤波算法对九轴传感器数据进行预处理,并使用基于卡尔曼滤波的数据融合算法对滤波后的传感器数据进行姿态解算。(3)研究了通过低功耗蓝牙技术构建数据传输网络的方法,实现了一种适用于惯性动作捕捉系统的数据传输网络,完成了网络拓扑结构以及通信协议的设计,并对网络性能进行了分析与测试。本文完成了整个动作捕捉系统的搭建,并完成了系统主要模块以及系统整体测试。测试结果验证了姿态解算的准确性以及数据传输的可靠性,整个系统可以较好的完成人体动作的捕捉。本课题取得的成果,对后续的研究具有较高的参考价值。