本论文主要论述基于MEMS传感器进行人体运动捕捉的相干技术研究和系统的设计与实现。该系统以独特的微型惯性传感器和无线传输系统为基础,具有成本低、易于操作、精确度高、实时性高等优点。本论文论述了三维人体骨骼模型的构建方法和姿态标定方法,阐述了动作系统的开发与设计过程。主要研究内容和工作包括:(1).研究了MEMS传感器的工作原理和参数配置。为了采集精准实时的运动数据,根据终端PC机的硬件配置选择了体积小、采样精准的传感器作为人体运动跟踪数据采集器。同时根据传感器硬件原理,实现了基于无线传输的数据传输模块,从而有效的避免动作捕捉过程中数据传输线对人体运动的限制。(2).研究了用于人体运动跟踪技术中人体模型建立的基本方法,并在此基础之上设计了一个基于动力学原理的三维人体骨骼模型。该模型采用了层次树形结构,同时加入了人体各关节的约束条件,能够实现逼真形象的人体动作仿真模拟。(3).研究了应用于人体运动捕捉的姿态标定方法,并根据系统设计和相关理论,设计了基于传感器和三维人体骨骼模型的姿态标定方法。(4).分析了硬件数据采集模块及外界环境对于数据采集的影响因素,提出了一种针对传感器的磁强计和加速度计的数据对陀螺仪数据融合算法,同时在卡尔曼滤波和互补滤波的基础上,提出了一种直接四元数转换互补滤波器算法。基于MEMS传感器的动作捕捉系统利用传感器对人体运动数据进行采集并同时利用数据采集模块对数据进行初始计算,然后利用无线传输模块将运动姿态数据交由终端PC机进行处理,PC机利用计算处理后的数据对建立到的三维人体骨骼模型进行数据驱动,从而实现对人体运动进行实时捕捉。