基于MIMU的单兵导航系统可以在多种环境下完成自主导航任务,为单兵提供精准且实时的导航与定位服务。本研究从单兵导航的适应性出发,主要针对三个方面开展研究:一是设计一套基于MIMU的单兵导航设备以及软件算法;二是提升单兵导航系统对不同人和复杂运动的适应性,使得任何作战人员安装上本设备就可以使用,免去复杂的调参过程;三是提升单兵导航系统对环境的适应性,使用基于视觉/惯性组合的单兵导航设备,弥补纯惯性导航的不足,扩大导航系统的适应性。该系统重点着眼于卫星拒止条件,以微惯性测量模块为核心器件,以视觉传感器等传感器作为辅助导航模块,提高单兵导航系统的适应性,便利性,鲁棒性,为战士提供较精准的导航定位。主要研究内容如下:1)设计实现一套便携式单兵导航系统,包括足部信息采集模块、视觉惯性数据采集模块、电台通信模块、手持终端上位机及上位机软件。该系统能够实时采集并解算导航定位信息,将导航结果实时展示在手持上位机软件中。同时该模块能够一键启动,便于操作,界面友好,一旦连接上蓝牙/WIFI,便可实现信息共享。室内室外实验验证了该模块的稳定性、高效性、便携性。2)针对单兵导航系统在不同个体上和复杂运动条件下使用的参数差异性问题,提出了基于深度学习的零速检测方法。设计了超声测距模块用以制作零速检测的学习标签,建立了用于深度学习的数据集,训练了深度学习模型,并验证了深度学习应用于零速检测的有效性,为单兵导航系统运动的适应性提升奠定基础。3)针对单兵导航系统在复杂环境下对环境的适应性问题,提出了基于视觉/惯性组合的单兵导航系统。设计实现了视觉/惯性标定方法并评估了标定精度,研讨了视觉/惯性组合导航相关算法,设计实现了算法,并建立了一套视觉/惯性实时导航系统进行实验验证。验证了视觉/惯性单兵组合导航的有效性、可行性,同时实验验证了室内外视觉/惯性导航的通用性。本研究的主要贡献在于:一是设计了一套单兵导航系统模块,使得使用者可以快速适应该单兵导航系统。二是,将深度学习算法引入零速检测中,通过智能的方法对单兵导航系统进行优化,提升了单兵导航算法对不同人和复杂运动的适应性;三是,将惯性视觉组合导航算法引入单兵导航中,并提升了单兵导航系统对不同环境的适应性。从三个方面综合提升单兵导航系统的作战水平。