高精度的导航定位系统越来越重要,导航成为人们出行借助的有利工具,借助于导航工具的人们可以毫不费力地在移动媒体云中享受大量的基于位置的服务。其中GPS在户外导航定位中发挥着关键作用,但是它有一个缺点就是无法穿透室内的建筑物,导致室内定位的精度差,准确性低,从而使基于微电机系统(Micro-Electro-Mechanical System,简称MEMS)技术的惯性行人导航系统(Inertial Pedestrian Navigation System,简称IPNS)近年来得到了广泛的关注。惯性传感器具有体积小、质量轻、成本低、耗电量小、易集成、不易受外部环境影响等特点,这使基于惯性传感器的惯性导航定位技术成为室内定位的理想手段之一。我们知道,随着人们年龄的增长,老人的各种生活能力下降,引发了比如听力、视力、记忆力下降等各种健康问题。因此,他们在日常活动时经常需要一些外在帮助,比如导航系统,可以有效地引导他们,使他们的生活更容易和方便。考虑到人们需要花费大量时间待在如家里、学校、办公楼、购物中心等室内场所,因此,开发一种适用于室内或自由生活环境的可穿戴导航系统有着重要的意义。本文针对基于可穿戴惯性传感器的室内行人导航系统开展研究工作,主要包括以下几个方面:1、阐述了本文的研究背景和意义,介绍了室内导航的国内外研究现状以及惯性行人导航系统的发展,并确定了本文的研究方向和主要研究内容。2、介绍了惯性行人导航的技术方案,主要包括坐标系的选择和确定、坐标系间的转换关系、捷联惯导系统的工作原理以及对惯性导航系统常见的误差进行了全面的分析和研究。3、提出了零速度检测算法,将隐马尔可夫模型引入到了零速度检测算法中,对隐马尔可夫模型的基础知识进行了介绍,通过大量的测试数据对行人的步态进行了周期划分,将行人的步态周期分为了四个阶段,通过惯性传感器测得的数据,可准确检测到行人行走周期的阶段,解决了步态检测过程中容易出现的错误检测和遗漏检测的问题。4、改进了零速修正算法,由于零速度检测算法可准确的划分行人行走过程的步态周期,在此基础上,将卡尔曼滤波器和零速修正算法进行有效结合,根据速度误差与噪声误差、位置误差的相互影响关系,可以估计出导航系统所存在导航误差,并进行校正,同时引入了自适应增益互补滤波方法,解决了惯性传感器中的磁力计测量易受到地球局部磁场变化的干扰,提高了方向估计的精度。5、进行了大量的实验验证,针对直线路径、复杂的8字形路径、楼梯路径的三种特定室内场景进行了多次测试,实验数据通过MATLAB软件进行了处理和仿真,测试和仿真结果表明改进后的算法的导航误差小,精度高,满足室内导航的要求。