随着科学技术的不断进步，建立在先进技术与新科学理论基础上的无人车装置越来越广泛地应用于军事和民事领域。无人车的运输、搜救、侦察和排爆等诸多功能均需要精确的导航才能实现，因而无人车导航技术的研究成为无人车技术方面研究的重要课题。初始对准的精度严重影响着无人车捷联惯导系统的导航精度，因此初始对准技术作为无人车领域的核心技术有必要进行深入的研究。保证捷联惯导系统（SINS）正常运行的首要条件是初始对准，初始对准的精度和时间直接影响惯导系统的工作能力和快速反应能力。与传统的自主对准方式相比，传递对准方式的对准时间短、对惯性传感器要求较低等优点使其成为国内外的研究热点。因此，本课题中对无人车捷联惯导系统的传递对准技术进行研究具有很大的现实意义和广阔的应用前景。本课题对无人车捷联惯导系统传递对准误差模型、惯性器件误差模型进行了分析，对不同匹配模式性能进行了比较，从而选择在速度匹配模式下，研究捷联惯导系统的传递对准技术。随着组合导航技术在无人车上的应用越来越广泛，本论文对GNSS/MIMU组合导航系统的传递对准方法进行研究。通过对无人车捷联惯导系统的特点以及传统卡尔曼滤波方法的优缺点进行分析，采用了基于最小二乘支持向量机传递对准的方法，利用传统卡尔曼滤波器的输入输出变量作为样本对LS-SVM进行训练。该方法在相同条件下与传统卡尔曼滤波的仿真结果对比，缩短了传递对准时间，并适当提高了系统的对准精度。最后将该算法应用到GNSS与低成本MIMU的组合导航系统中，进行实际的跑车试验，结果证明该对准精度基本达到了在实际应用中的精度要求。