运动捕捉是指通过传感设备记录人体在三维空间中的运动轨迹，并将其转化为抽象运动数据，然后根据这些数据驱动虚拟人运动。近年来，国外对于运动捕捉进行了大量的研究工作，并开发出了许多运动捕捉方面的系统。但是这些运动捕捉系统普遍昂贵，性价比不能满足国内需求。国内有一些科研机构也在从事运动捕捉的研究，然而，国内的类似系统绝大多数都是通过相机捕捉图像，没有得到准确的三维运动参数，处理过程仍要凭感性经验进行人工干预。因此开发出性价比能够满足国内需求的三维运动捕捉系统十分必要。本文在计算机科学联合研究院开发的具有自主知识产权的空间信息采集装置“TRI-EYE”的基础上，针对实时性和真实性两大关键，在保证实时性的基础上对精度问题的处理达到了一个新高度，并将空间信息采集装置应用于体育训练中，生成一个实用的运动捕捉训练演示系统。本文第一章综述了提高运动捕捉的真实性和实时性的意义以及运动捕捉设备的发展现状，分析了对运动捕捉的一致性造成影响的各种因素并讨论了其中的一些需要进一步研究的问题。同时对辅助训练系统的实现策略进行了介绍。第二章在分析了散乱数据拟合原理的基础上，比较了各种拟合方法的优劣，提出了一种基于搜索的分层多重拟合算法，详细说明了该算法的实现过程并给出了实验结果。第三章通过分析国内外的摄像机标定方法，提出了一种适用于本系统的外标定算法，以确定空间信息采集装置在世界坐标系中的三维位置和方向，从而得到采集数据的世界坐标。文中详细说明了该算法的实现过程并给出了实验结果。第四章通过对各种虚拟人模型的研究，确定了本系统与被训练者匹配的八面体模型，并对该模型进行了实时驱动显示。接着，本章分析了开源骨骼动画引擎(Cal3D)，提出了生成运动捕捉数据文件(Csm)的策略。本章最后研究了由运动捕捉数据文件向Cal3D支持的文件格式的转化方法，以方便利用Cal3D来逼真的实现被训练者的动作。第五章通过研究著名运动捕捉装置辅助训练系统，得出本系统进行打高尔夫球辅助训练的方法，详细说明了这些方法的实现过程，给出运动捕捉数据辅助高尔夫训练的结果，从而指导被训练者改正不良姿势。最后，在第六章中，对仍然存在的问题进行了深入的探讨，并对以后的研究给予了一些具体的建议。