近年来,国内外对无人驾驶技术的应用和研究进程的加速,城市交通问题日益加重,无人车技术作为解决城市交通安全、效率等问题的重要手段,其中导航技术的研究更是重中之重,导航系统是无人驾驶技术的关键环节。导航定位系统是利用高精度GPS采集位置信息以及车速,进而通过核心控制单元进行分析处理,根据位置和角度信息发送给执行机构产生相应的策略。本课题着重对导航系统模型进行改进和研究,进一步对应用数据进行融合处理和提出坐标转换模型的优化,并建立局部地理信息数据库,能够为无人车进行预瞄路径提供精确位置信息。本文主要以小范围区域为研究对象,通过对导航系统的设计和研究,提出把GPS接收机与辅助传感器进行数据融合处理,并针对GPS接受下来WGS-84坐标下的点(B,L)数据转换到电子地图下的北京54坐标系上的点(X,Y)过程中存在误差,找出影响坐标转换精度的关键参数,通过对转换算法进行优化,软件算法与定位传感器相结合,取长补短,大大提高导航稳定性,达到对无人车精确定位的目的。本课题的无人驾驶车的开发环境为Windows平台下的Visual Basic面向对象编程语言,通过对该编译环境的学习和设计,把经典七参数转换算法和平面转换算进行验证,根据其对比结果,找到符合无人车定位精度的转换模型,编写转换算法的相关程序,应用到无人车导航系统中,再次进行动态实验,检验无人车的动态定位精度。最终对实验结果进行分析得出本课题适合的导航系统的转换算法以及对后续真实环境试验的参考价值。