运动物体轨迹追踪检测在汽车制动启动检测、导航系统、人机交互、游戏控制等领域具有广泛应用。传统的解决方案，如磁空间追踪系统、激光追踪系统等，虽然测量精度高，但测量过程受外界参考系限制，适用范围窄、设备复杂、成本较高。随着MEMS加工技术进步，加速度传感器分辨率提高，基于MEMS加速度传感器的运动轨迹检测系统具有成本低廉、适用范围广的特点，符合大规模民用和商用的需求。轨迹追踪的原理是加速度经过积分可以得到三维空间速度与位移。本论文使用加速度传感器ADXL345与ARM开发板MINI2440获得运动物体加速度数据。为了降低数据测量误差，设计实现了Kalman滤波器来消除随机噪声；针对系统非线性误差，利用内核进程调度算法的随机特性，设计实现了一种双速采样补偿算法，在计算负担不增加的情况下系统精度得到了明显改善。针对ARM平台浮点指令系统的特点，优化改进了平方根、矩阵乘法等进程核心模块的算法，大幅提高了系统的计算性能。本文所有算法在ARM硬件平台和Linux环境中实现。设计和开发了加速度传感器在I2C子系统和输入子系统的驱动，在Linux应用层上开发了低耦合、可扩展的误差补偿与运动检测系统。实验结果表明本系统功耗低、负载小，提高了运动轨迹检测系统的精度，已达到了实际应用的程度。