科技的进步和社会的发展促使人们对于高精度的定位和导航的可靠性需求日益增加。全球定位系统(Global Positioning System,GPS)在室外环境下完全满足人们的需求,但是室内环境复杂多变,大量的墙体和阻挡物使得GPS信号快速衰减,导致室内的GPS信号极弱,无法正常的定位。微机电系统(Micro-Electro-Mechanical System,MEMS)传感器芯片具有体积小、质量轻、功耗少及低成本的优点。基于MEMS传感器芯片的可穿戴惯性/磁力测量单元(Inertial/Magnetic Measurement Unit,IMMU)能够独立自主地完成室内定位,且短期内定位精度高,在医疗监护、公共安全、智能空间及军事国防等领域都具有极大的应用价值。本文基于可穿戴式IMMU实现行人航迹推算(Pedestrian Dead Reckoning,PDR),由于制造工艺的水平限制,MEMS传感器自身存在漂移误差,会对定位精度造成很大的影响。为了有效地减少漂移误差的影响,提高定位精度,本文展开如下研究:1.本文开发了一款基于STM32F405和MPU9250的可穿戴式行人定位系统,并完成了原理图和印制电路板(Printed Circuit Board,PCB)的设计。将可穿戴式行人定位系统与行人脚背固连进行实验数据采集,并对实验数据进行滤波和校准处理。2.本文从步数检测、步态检测、步长估计和姿态解算等四个步骤实现PDR。首先充分利用行人运动时腿部的张开角度信息构建运动模型,提出根据求解得到的俯仰角进行步数检测方法。然后利用加速度和角速度进行步态检测,判别每一个完整步态内的摆动态和站立态,步态检测算法是步长估计和姿态解算的基础。接下来根据改进的零速更新(Zero Velocity Update,ZUPT)算法进行步长估计,行人处于站立态时速度为零,并假设每个步态内加速度值的漂移误差为恒定值(不同步态该值一般不同),从而对速度进行校准,进而积分得到步长估计值。最后假设角速度值在每个步态周期的漂移误差为定值(不同步态周期的值一般不同),利用加速度计低动态下响应准确和陀螺仪高动态下性能良好的这种互补特性,并结合磁力计输出数据,提出改进的互补滤波算法对姿态角进行校准。3.为了验证所提出的PDR算法的可行性,本文在室内环境多次重复实验获得实验数据,再利用Matlab数学平台进行仿真验证。实验结果表明,本文提出的步数检测算法在行人正常走动和跑动情况下检测行人步数的平均误差是0.42%。此外,基于加速度和角速度的步态检测方法的准确度均值达到99.46%。本文提出的PDR算法在室内环境下平均的距离误差为1.36%,平均的端到端误差为1.24%,都在1.5%以内,说明所提出的PDR算法具有良好的定位效果。