姿态是目标运动体在某一特定的坐标系下的空间位置信息的表示，一般用欧拉角来表示。姿态不能够通过直接的测量获得，需要利用目标物体的各种运动信息进行数据融合获得，因此，精确的跟踪或估计出目标运动的姿态在很多的领域都有广泛的应用。随着MEMS（微机电系统）技术的不断发展，MEMS器件的性能和精度不断地提高，其特有的体积小、重量轻、价格低等优势越发的在惯性姿态跟踪系统中得到研究人员的重视，尤其是在基于惯性传感器的人体姿态跟踪研究中。利用MEMS陀螺和加速度计组成的IMU（惯性测量单元）系统在对人体进行姿态跟踪过程中往往很难保持准确的航向角输出，因此越来越多的研究倾向于利用惯性磁传感器的组合系统进行姿态估计。首先，本文综述了基于惯性技术的人体姿态解算的研究现状，并对利用惯性传感器进行姿态解算研究中用到的一些基本理论进行了简单介绍，详细介绍了几种常用到的姿态解算算法并根据各种特点作了详细的分析和比较。其次，对MEMS惯性传感器和磁阻传感器的工作原理进行了简单介绍，对各传感器输出信号在姿态解算过程中的作用进行了描述，根据各传感器输出信号的特性选择合适的误差模型，再根据各传感器的误差模型进行标定补偿实验，确定稳定的传感器误差系数，对补偿前后传感器输出信号进行比较。而后，分别描述了互补滤波器和卡尔曼滤波器的工作原理，对人体姿态解算研究中利用互补滤波器和卡尔曼滤波器进行了分析。在此基础上，针对人体姿态解算中常用的四元数法存在磁场突变引起的姿态角畸变问题，提出了能够尽量减少畸变姿态角维数的，欧拉角法由于倾斜角（横滚角和俯仰角）与航向角求取过程的分离求取的特点，使得倾斜角在外界磁场发生突变时不受干扰，同时对传统欧拉角法姿态解算的过程中存在的奇异值问题进行了改进，姿态解算过程利用卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波分两种工作模式解算一般状态姿态值和奇异值出现状态姿态值。最后，设计了基于有标记光学姿态测试系统，利用光学姿态测试系统对磁传感器进行了罗差法标定。利用基于有标记光学姿态测试系统，对基于本文改进的欧拉角法姿态解算算法进行姿态测试，并与基于四元数算法解算出得姿态角进行了对照，本文提出的欧拉角法克服了传统欧拉角法中存在的奇异值问题，且在无外界磁场畸变的情况下效果与四元数法接近，当外界磁场发生畸变时，本文提出的方法性能优于四元数法，具体表现在横滚角和俯仰角不受磁场畸变的影响，并且将本文提出的姿态解算算法与人体姿态测试系统结合实现了对人体姿态的实时跟踪。