基于多传感器信息的单兵导航系统能够在复杂环境下实现自主导航,为单兵提供全天候准确而丰富的导航与定位信息。在反恐排爆、消防抢险、林业开采以及现代战争等场合得到广泛应用,因此,基于多源信息的单兵导航技术成为研究热点。本文主要采用微惯性测量单元(MIMU)、磁强计、视觉传感器等传感器采集外部信息,重点研究复杂环境下的单兵自适应导航算法,主要研究内容和贡献如下:(1)深入研究了捷联惯性导航算法,优化了基于系统误差的卡尔曼滤波算法和基于零速区间的误差修正算法。设计并评估了MIMU的安装方案。通过试验对仅使用单兵捷联惯性导航算法的单兵导航系统定位进行了精度分析,设计了包含惯性导航解算模块、零速区间判断模块、航向修正模块、视觉/惯性导航模块的自适应单兵导航系统方案。(2)对单兵导航系统中三轴磁强计的校正方法进行了研究。针对基于MIMU的单兵导航系统航向角不可观的问题,设计了基于地磁信息的航向修正算法。通过设计地磁信息的可用性判别算法来消除单兵运动过程中可能产生的干扰,并基于磁场的稳定性设计了自适应算法,在磁场稳定环境下,单兵导航系统采用航向约束的方法提升了定位精度,增强了稳定性。(3)深入研究了单兵导航系统中视觉/惯性传感器的标定原理,针对单兵导航系统中视觉/惯性传感器置于头盔上,传感器之间位置和姿态未知的问题,研究了相机标定、相机和微惯性测量单元的联合标定方法,以及影响标定精度的误差因素,设计试验方案,验证了标定结果的准确性,证明了该标定方法的可行性。(4)研究了基于单兵导航系统的ORB—SLAM算法,针对单兵导航系统对高实时性的需求以及单兵面对的战场环境地势多变的情况,通过引入预积分的思想,设计了基于视觉/惯性的SLAM算法,提升了算法的效率。通过缓坡行走试验,验证了该算法在对高度信息估计时,相比于其他算法具有更高的精度和敏感性。此外,通过分析试验结果表明,该算法可以有效地拓展单兵导航系统的应用环境,通过所设计的自适应切换方案,提高自适应能力。(5)设计了单兵导航系统的硬件配置方案。设计综合验证试验,在室内、室外环境条件下,进行了大量试验,验证了本文所提出的单兵自适应导航系统方法的可用性。