為解決現有虛擬訓練軟件的人體動作輸入設備沉浸感和訓練效果不足的問題，采用DSP和微機電系統（MEMS）構建人體動作識別系統。該系統應用MEMS器件為核心構建微慣性測量單元（MIMU）模塊，模塊的DSP芯片完成傳感器數據采集和人體姿態解算。實驗結果表明系統樣機在動態活動測試中運行穩定可靠，動態解算精度在1。以內，可準確測量人體動作，滿足虛擬訓練要求。該研究提供了一種新型的虛擬訓練軟件的硬件輸入設備，具有一定的市場價值。

　　虛擬訓練軟件采用虛擬現實技術構建相應的三維交互模擬場景，具有訓練周期短、訓練效率高的特點，廣泛應用于高風險領域。為滿足訓練效果，虛擬訓練軟件一般需要較高的沉浸感，對人體動作輸入設備的數據準確性和實時性有很高的要求。目前，采用MEMS作為核心器件構建的MIMU模塊已廣泛應用于低精度姿態測量和慣性導航等領域，具有價格低、體積小、功耗低的特點¨1。本文將基于MIMU的慣性測量技術、高速信息處理芯片DSP和虛擬訓練軟件相結合，開發出人體動作識別系統，以期準確獲取受訓者在突發事件中的動作反映過程及應對措施，驗證系統作為虛擬訓練軟件的人體動作輸入設備的可行性。

　　測試表明為全面表現人俸動作，至少需要獲得人體頭部、手部和腿部的三個部位的基本訓練動作。本系統將MIMU模塊配置于受訓者的頭部、手部和腿部實時采集身體對應部位的姿態信息，通信模塊將采集到的所有模塊數據打包定時發送到計算機的虛擬訓練軟件中，通過系統實時識別人體動作信息，并顯示在虛擬訓練軟件場景中，實現人機交互功能。為提高系統獨立性和可移植性，系統各部分姿態測量模塊都使用硬件結構相同的MIMU模塊，可以方便地根據需要改變模塊配置部位。

　　系統總框圖如圖1所示，分布于人體頭部、手部和腿部的MIMU模塊獲取相應部位的姿態數據，通過通信模塊獲取三個模塊姿態信息并將其轉換為與虛擬訓練軟件約定的數據通信格式，通過串口將打包好的人體動作數據包發送到虛擬訓練軟件。