在智能车辆中，当车辆转弯以及进行GPOS补偿、底盘控制等时，都需要进行姿态（角度、角加速度或者角速度）信号采集。陀螺仪作为一个角速率传感器，在姿态信号的采集中起着重要的作用。本文在参阅大量文献基础上，对压电陀螺的结构原理、工作原理以及信号的特征等研究的基础上，选取日本村田公司研制的ENC-03MA系列的压电振动式微机械陀螺芯片，并以这个陀螺芯片为基础，设计了数字式的转换电路，这个电路包括硬件的滤波电路和放大、积分、微分和A/D转换电路，通过这些电路可以滤除陀螺输出信号的直流分量和高频噪声，并对输出信号进行放大，将陀螺输出的模拟信号转换为数字的信号等。研究了滤波的基本原理和算法，利用输出信号的原始漂移数据建立了线性的ARMA模型，并采用经典卡尔曼滤波的方法进行了滤波处理，通过和原始漂移信号的方差对比，验证了卡尔曼滤波能有效地抑制噪声信号，提高陀螺的精度。但是，实际中采集的信号大部分都是非线性的，针对这个问题，进一步研究了基于非线性滤波的粒子滤波算法，并对采集的原始漂移信号经差分后，建立了非线性滤波的模型，即ARIMA( 1,1,1)模型，并将它改写为粒子滤波算法的系统状态方程和量测方程。最后，利用标准粒子滤波算法对它进行了降噪处理，通过同原始漂移信号、卡尔曼滤波后的信号的方差对比，明显地可以看出，它在提高陀螺的精度方面具有优势。这也为我们提供了一种在提高低精度陀螺精度方面的新思路。