目前车载定位主要采用的都是GPS系统,GPS系统具定位精度高,定位适用范围广等优点。但是GPS信号易受环境影响,在城市中立交桥与建筑遮挡等情况下,经常会出现信号丢失与信号漂移等问题,从而导致定位失败。为了解决现有采用GPS定位的车载导航存在的信号丢失与信号漂移等问题,依据惯性定位的方法,本文提出了一种改进的航位推算算法来解决目前GPS车载导航所存在的问题。通过采用车速传感器直接获取车辆速度,提高了采用加速度积分的传统航位推算算法的精度。同时对车辆运动状态进行分类建立了不同的数学模型,之后根据车辆的运动特征,设计了一种基于传感器的状态判别方法,从而能判断出车辆当前运动时处于那种运动模型,分别使用不同的流程处理数据,提高计算速度。为了利用GPS在环境良好时的优点并解决改进的航位推算算法存在的长时间独自定位精度降低的缺点,本文最后提出了一种车载惯性辅助组合定位模型。在组合定位模型中GPS为改进航位推算算法提供初始位置并进行误差修正,改进航位推算算法在GPS信号丢失与信号漂移时提供定位服务,并通过使用联合卡尔曼滤波算法对GPS系统与惯性定位系统进行数据融合,实现组合定位,提供更好的定位结果。