本文首先介绍了车辆组合导航系统、信息融合等相关概念以及其国内外的发展状况。在国家自然基金项目《信息融合技术在车辆容错定位中的应用研究》的背景下，本文分析了将信息融合技术应用于车辆组合导航系统设计的可行性和必要性，并从精度和可靠性两个方面对车辆组合导航系统进行了分析。 论文对目前广泛应用于组合导航系统的信息融合技术，特别是几种被广泛应用的卡尔曼滤波器，进行了必要的理论分析和效果仿真，进而对它们的滤波性能进行比较。本文侧重从精度和可靠性两个方面全面的分析组合导航系统，针对目前应用广泛的GPS/INS组合导航系统，我们提出了较为完善的系统性能评价指标。 在进行GPS/INS组合导航系统设计阶段，我们以信息融合为基础，结合特定的系统设计要求，采用和提出了一系列方法，提高系统的精度和可靠性。首先，我们采用误差量作为滤波器的状态变量，从而将系统线性化误差控制在一定范围内，且为导航系统的故障检测与容错提供坚实的基础。与其它同类文章相比，本文在建立GPS误差模型时，提出采用实时动态数据采集的方法，与常用的静态数据采集方法相比，提高了GPS误差模型的准确性。最后，本文针对传统的基于概率模型的故障检测方法，提出采用模糊逻辑来实现自适应故障检测，并收到了良好的效果。 在组合导航系统的实现阶段，一方面选用现有的GPS(全球卫星定位系统)接收机和IMU(惯性导航测量单元)作为数据源，自行设计制作车载导航样机。同时以车载导航样机为硬件基础，设计开发配套的组合导航软件以及算法评价软件，这个评估软件是整个车载组合导航系统设计、开发的基础平台。 文章中分别采用了数据仿真、半物理仿真和现场测试方法对组合导航系统从设计到实现的各个关键阶段进行了分析，进一步证明了文章所选用的信息融合方案的有效性。 通过对实验结果的分析，论文说明，在组合导航系统中正确运用信息融合算法，能够充分发挥各个导航子系统的优势，使得组合导航系统的整体性能在系统精度和可靠性等方面，明显优于独立导航系统。