实时跟踪捕获人体的动作在惯性导航、生物医学、虚拟现实、人机控制、体育运动等领域,是一项重要的科研课题。目前的动作捕捉系统主要有光学动作捕捉系统、磁性动作捕捉系统、机械动作捕捉系统、惯性动作捕捉系统等,惯性传感设备能够克服其他传感设备存在的抖动、延迟干扰、缓慢漂移、限制运动范围的问题。动作捕捉系统对人体动作的捕捉主要分为2个方面:人体动作姿态的估计和人体的轨迹追踪定位。轨迹追踪系统是动作捕捉系统的补充,主要是为了研究轨迹追踪算法使用。动作捕捉系统的一般性结构主要分为三个部分:数据采集、数据传输、数据处理。本文首先对动作捕捉系统和轨迹追踪系统的整体框架进行了设计,从硬件选型和节点功能模块的设计论证了系统的可行性。然后对现有的姿态估计算法进行了分析和研究,从算法的复杂度和执行效率方面考虑,选取Mahony滤波算法作为本文姿态估计的算法。然后对动作捕捉系统中数据采集节点、中继节点、服务器端进行了软件功能上的实现。本文研究了用于人体动作捕捉系统中人体模型建立的基本方法,在服务器端建立人体三维骨骼棍状模型,模型的控制以OpenGL三维渲染为基础,基于Visual Studio 2010 MFC平台,采用C++语言实现。在实现动作捕捉系统之后,测试者穿戴MEMS惯性传感设备进行了手臂动作的测试实验,实验结果表明在服务器端能够正确显示人体手臂的动作,实现了人体动作捕捉系统的基本功能。轨迹追踪是对动作捕捉系统的补充,首先对现有的基于MEMS惯性传感器的轨迹追踪算法进行了研究和分析,本文提出了一种改进的轨迹追踪算法,实验仿真结果表明,改进后算法的平均误差仅为2.22%,因此,该算法更能适合实际的应用场景。