惯性导航系统不依靠外部辐射与信号,在GPS(全球卫星定位系统)信号到达不到的地方可以继续提供精准的导航服务,因此广泛应用于抢险救援,国防保卫,商场导购等领域,对社会的发展做出了重要贡献。但是由于MEMS(微电子机械系统)惯性传感器精度低,且导航系统存在二次积分运算的累积误差问题,导致惯性导航系统输出的位置和导航信息产生较大偏差。本文主要是在嵌入式ARM系统上利用惯性导航算法实现行人轨迹记录。通过查询国内外相关文献,对惯性导航技术的研究背景和研究意义进行阐述,并对国内外惯性导航技术的发展状况进行概述。对多种嵌入式系统进行基本介绍,选择适合本文实现的嵌入式ARM芯片进行硬件设计。首先通过传感器采集行人运动数据,针对MEMS惯性传感器精度低的问题,提出了一种多传感器融合算法,利用多个传感器同时采集数据并使用融合算法得到一组精度更高的数据;对于惯性导航系统存在的二次积分运算累积误差问题,提出了一种加速度角速度融合的姿态最优零速检测算法,利用扩展卡尔曼滤波对行人行走误差进行滤波,根据本文系统模型进行嵌入式算法程序开发,完成嵌入式ARM系统上导航解算。并将解算后的导航数据存储到硬件芯片中,同时通过蓝牙将导航数据上传到上位机应用程序中,实现行人运动轨迹的存储和显示。本文将嵌入式ARM系统和行人惯性导航系统进行融合,不仅有利于扩展嵌入式系统的应用场景,还可以推动惯性导航技术的应用范围。实验结果表明,利用多传感器融合算法与零速检测算法结合的惯性导航系统实现的行人轨迹记录更加精准,对于基于惯性导航的服务具有重要意义。