基于足绑式惯性传感器的行人定位技术在机场、大型超市、突发自然灾害的室内环境中具有极大的应用价值,受到国内外广泛关注。目前,对以微惯性测量单元(Miniature Inertial Measurement Unit,MIMU)为核心的足绑式惯性行人定位系统的研究逐渐成为热点方向。基于足绑式惯性传感器行人定位系统所采用的惯性传感器具有体积小、重量轻、无辐射、易集成的优点,可实现全自主式定位。这在外界卫星信号无法正常接收的环境下具有极其重要的应用价值,例如反恐突击,消防救灾等等。足绑式惯性传感器行人定位系统中,传感器与行人足部固联,实时采集行人足部的加速度和角速度信息,并进行坐标转换与积分计算,即可求出行人的速度、位置和姿态信息(以下简称位姿信息)。然而,受到制作成本以及加工工艺的影响,惯性器件的输出包含误差,这将导致行人定位信息包含误差且误差随时间发散。零速校正算法是一种有效的定位误差抑制算法,其根据行人足部运动的周期性特点,即行人每行走一步足部都会短暂触地(这段时间称为零速区间),对行人进行定位误差校正。现有的零速校正算法在行人以常速行走时误差抑制效果较好。但是当行人快速运动或者变速运动时,零速校正的效果急剧下降,也就是说,现有零速校正算法的适用性不足。为解决现有零速校正算法适用性不足的问题本文提出了针对不同步态的自适应零速区间调整算法和基于自适应零速区间的正反向误差抑制算法,前者提高了行人定位系统检测零速区间的准确度,后者提高了误差校正算法中的滤波收敛程度。利用这两种算法辅助现有零速校正算法,可实现行人在快速运动和变速运动时的更加精确的定位,提高了零速校正算法的适用性,提高了足绑式惯性传感器行人定位系统的精度。然而,在零速校正过程中,行人的航向误差和位置误差是不可观测的,这会导致在长时间的定位中,行人定位误差随时间累积。为提高行人航向误差和位置误差的可观测性,抑制行人的定位误差,本文提出了基于等式约束滤波的多惯性传感器行人定位误差抑制算法。在基于等式约束滤波的多惯性传感器行人定位误差抑制算法中,多传感器信息融合算法是影响导航精度的关键。本文采用的双惯性传感器行人定位系统将两个惯性传感器分别与行人的左、右脚固联,利用行人运动过程中双脚之间的物理关系,构造等式约束模型,在分别解算左、右脚的位姿信息的同时,并将二者的位姿信息进行等式约束滤波,互相实现双脚信息互相校正,提高航向信息的可观测性,抑制航向误差的发散,保证行人定位系统在长航时定位过程中的可靠度。最后,利用荷兰XSENS公司的Mti-G710微型惯性传感器系统进行了实测试验,对本文所提出算法的可靠性和有效性进行了验证。在试验过程中,选取行人不同运动轨迹以及运动速度,分析并验证提出算法的适用性。试验结果证明,该算法能有效地减小定位累积误差,提高行人定位精度。