传统的利用外部观测法的物体运动轨迹检测系统,虽然测量精度较高,但是复杂的设备、高昂的成本使得其应用范围十分局限,很难大规模普及。然而,物体的运动轨迹检测在我们的日常生活的方方面面都有需要,如运动距离测定、人机交互、导航等。随着MEMS传感器的发展,使得利用MEMS传感器进行物体运动轨迹检测具有集成度高、精度高、成本低、携带方便等优点。在智能手机厂商不断追求产品差异化的今天,几乎所有的智能手机中都集成了运动传感器,这使得如今的智能手机普遍具有感知自身运动的功能。因此,利用智能手机中的传感器来实现对运动轨迹的追踪,对运动轨迹检测技术的普及具有重要的意义。通过研究相关传感器的工作原理以及运动轨迹估计方法,建立运动轨迹检测系统的误差模型。依据该模型,构建了适用于本文轨迹检测过程的Kalman滤波器,提出了一种基于零状态的自适应补偿算法以消除轨迹计算过程总的累积误差。最终利用旋转法,将主体坐标系的运动轨迹转换到地理坐标系中。通过手机端数据采集模块以及PC端数据处理模块构建了基于MEMS传感器的智能手机运动轨迹检测系统。并通过实验对本系统在一维、二维、三维空间下的运动轨迹检测效果进行了验证。