随着社会的快速发展,人们对于室内定位导航的需求日益增长。基于惯性传感器的定位导航技术不需要依靠外部无线信号即可实现自主导航,因此成为国内外研究热点。本文探索利用消费级惯性传感测量单元进行行人室内导航,并对室内行人定位导航算法展开研究,提高行人定位精度。本文的主要研究工作如下:首先,设计基于消费级惯性传感芯片MPU9250的惯性传感测量单元。该单元可实时测量载体运动时的9轴数据(加速度、角速度、磁数据)并通过串口发送至导航计算机,尺寸小、重量轻,满足行人导航系统的硬件需求。其次,针对行人导航算法中的步态检测模块,提出仅利用陀螺数据便可进行行人步态检测的方法。消费级惯性传感器的陀螺噪声与偏置误差大,随时间累积会带来航向发散问题,从而降低行人定位精度,而传统零速更新行人导航算法又缺乏航向观测,不能有效对误差进行补偿。针对这个问题,提出了航向自观测方法。该方法根据室内结构化建筑特点,结合行走时脚面运动数据进行行人一步航向观测。对传统零速更新算法中的Kalman滤波器进行改进,根据航向自观测反馈结果建立可变观测综合误差补偿模型,建立包括导航系统姿态误差、速度误差、位置误差、陀螺偏置误差与加速度计偏置误差在内的1 5维状态量,观测量随行人每步航向观测结果而自适应调节,从而实现对系统误差进行估计与补偿。最后,分析了行人行走过程的运动特点,探究通过利用行走中的约束条件对系统进行误差补偿,重点研究了双足传感器信息融合方法,以提高系统导航精度。通过室内直线、矩形、U形路线等不同情景下的实验表明,本文行人导航算法可以有效降低消费级惯性导航系统的累积误差,改善航向发散问题,提高行人定位导航精度。