目前人们对位置信息愈加重视,一些关于定位导航的技术也应运而生。GPS在室外定位导航效果良好,但在室内,信号受墙壁等障碍物遮挡,信号强度会减弱或在短时间内丢失,使用效果不佳。室内行人定位导航已成为研究热点,本文主要研究基于MEMS传感器的步行导航算法。本文实现硬件电路设计,经过软硬件调试,可实现硬件算法处理传感器数据,如实现传感器数据在不同坐标系下的转换、滤波、计算姿态角和计步等功能,并将各项数据以TXT格式写入TF卡中,便于读取数据。滤波算法可对传感器数据进行处理。本文将介绍贝叶斯滤波、互补滤波、卡尔曼滤波。互补滤波利用加速度计和陀螺仪在频域上特性的互补性来提高系统的精度和响应速度,贝叶斯滤波是粒子滤波的基础。本文中算法将融合加速度计、陀螺仪和磁力计的数据,选取合适的参数,利用扩展卡尔曼滤波实现行走过程中的姿态解算。通过硬件设备获取行人不同位置的传感器数据,根据加速度计和陀螺仪数据的特点,将使用不同的计步算法,并提出改进算法。将使用零速校验算法分析脚步的陀螺仪数据,实现计步和行走距离估算;并提出改进的基于峰峰检测和中间阈值穿越的计步算法,提出误计步的解决方法,可实现行人手持设备时计步。与其他算法和穿戴设备的计步结果相比,本文提出的计步算法,基于峰峰检测和中间阈值穿越算法的计步精度更高,误差最小。本文提出基于粒子滤波和地图匹配的航迹推算方法。结合室内地图信息,在推算行人航迹的时候加以地图信息约束,实现地图匹配,并使用粒子滤波算法修正行人的航迹,能够推算行人的航迹,且能避免行人轨迹穿墙的情况发生。多组实验表明,该步行导航系统能实现更高精度计步,姿态解算准确,推算航迹接近实际行走路径,适合室内行人步行导航。