随着导航定位技术的发展,在众多应用中对行人位置信息的需求日益增加。目前大多数室外的行人导航定位技术主要依靠GPS,而在无GPS的环境中,只能通过昂贵的高精度惯性导航系统或在环境中提前布置辅助信标装置来实现行人的位置信息检测,并且大多数定位技术只满足了二维平面的定位,不能满足在三维空间中的应用。所以研究设计一种自主性强、无需额外的基础网络设施并可在三维复杂环境下实现较高精度的行人步迹跟踪的定位系统成为人们研究的热点。MEMS惯性传感器在近几年开始大量应用于消费电子领域,体积小、质量轻、价格便宜且自主检测性强的优点使其受到研究人员的普遍关注。但与传统的惯性传感器相比,MEMS惯性传感器又有精度较低、随机误差不稳定和解算误差较大的特性。因此,将MEMS惯性传感器应用于行人三维定位技术这一解决方案存在很大的发展空间,特别在对传感器误差的处理和解算过程的修正补偿等方面还需进一步研究和探索。本文围绕低成本MEMS惯性传感器设计了一种三维行人步迹跟踪定位系统的方案。根据多个传感器的特点,采用基于梯度下降法的数据融合算法对行人步伐姿态进行解算,有效解决了惯性传感器姿态解算过程中产生的累积误差对位置估算的影响。为提高系统最终的定位精度,本文对基于MEMS惯性传感器的行人三维定位系统进行了三个方面详细的误差分析,分别是积分误差、航向误差和高度误差。利用多条件阈值判定算法提高步伐检测的准确率,通过零速修正算法对速度积分误差补偿修正;将磁力计和气压计与惯性测量单元数据融合,其中磁力计可对启发式的航向估算算法进行改进,从而可以实现不同步态下的行人航向角的估算;针对气压计长期数据漂移严重的情况,将惯性系统解算的高度差值与气压计观测的高度差值进行卡尔曼滤波对高度漂移进行修正。最后本文对整个系统进行了低成本样机制作和算法编程。在半实物仿真实验中对系统的动态测量误差进行了对比分析;对本文提出的三种误差修正算法分别进行了分析和评估;对整个系统在多种环境中的跟踪精度做了实验和分析,验证了该系统方案可初步实现行人在三维中的自主跟踪定位。