本发明公开了一种基于微惯性的无器械健身动作质量评估方法，可以对人的无器械健身运动进行识别与质量评估。该方法采用状态‑动作两步分类方法，首先利用3个6轴微惯性传感器识别人体运动状态，然后调用Elman‑Kalman轨迹估计模型，预测每个传感器节点的运动轨迹，再将轨迹信号与采集信号用于第二步健身动作分类。完成分类后，将生成的运动序列与标准运动序列库中的序列进行对比分析，评估动作的全身和局部的标准度与稳定度，并给出动作质量评估结果，用以帮助人们高效、安全地开展徒手健身活动。本发明在人的徒手运动健身过程中，对用户的健身动作类型能进行有效识别，准确率高，并能对用户身体各部分的运动姿态做出合理评估。