随着现代化城市发展和国家“十二五”规划对建设智慧城市的鼓励和支持,室内定位服务作为感知层的重要组成部分得到了迅速的发展。随着物联网发展的不断深入,人们对精确的定位服务的要求也逐渐增加。以MEMS惯性器件为核心的捷联惯导系统是一种完全自主的导航系统,具有自主性强、更新率高、导航信息完整、便于在人体上的安装与携带等特点,可以实现完全自主的导航定位。本课题围绕GPS信号微弱或缺失情况下的行人自主定位导航问题展开研究。重点研究基于MEMS惯性器件的个人导航系统。适用人群有士兵、警察以及从事消防、抢险等高危险工作的安全人员,用以提供更高级别的安全保障;此外在地下勘测、丛林探险等个人导航系统也能发挥自主导航的功能。以MEMS陀螺和加速度计及磁力计构建个人导航系统,利用航迹推算原理实现导航解算;为克服由于惯性器件长时间的漂移所带来的定位误差,研究一种步态预测结合比力模值、比力方差和角速度模值的零速检测算法,在零速检测的基础上研究基于卡尔曼滤波的零速修正。研究了基于低精度IMU的鞋式个人导航系统零速修正算法。在卡尔曼滤波+粒子滤波的级联框架基础上,对底层卡尔曼滤波的状态量做可观性分析,剔除了传统卡尔曼滤波中可观性差的航向角误差和位置误差;上层粒子滤波器以每一步的步长和航向角变化量作为观测量,以航向角和水平位置坐标为状态量,建立相应的航迹推算运动模型融入室内地图信息;设计一种卡尔曼滤波与粒子滤波相互修正的零速修正算法。利用搭建的个人导航系统,在学校经管楼一层进行了实测,通过不同速度下的多组实验验证了本文算法。实验结果表明,本系统定位误差可以控制0.5%之内,比传统定位算法精度有显著提高。