汽车是当前社会最基本也最普及的交通工具,其背后有着巨大的社会意义和商业价值。如今最普遍的车载导航技术是基于地图匹配的GPS导航,其可以在GPS系统和GIS系统的框架之下获得高质低价的导航服务。GPS导航具有全天候、高精度、高效率等多项优点,然而当导航设备处于地理环境不理想的情况,如多山、高楼遮挡、隧道等环境时,会造成GPS信号的显著衰落,从而导致导航服务质量下降甚至中断。GPS/INS导航系统可有效改善这一状况,但对于地下停车场等室内环境,GPS信号的衰落会进一步加剧,直至完全中断,此时GPS/INS导航已退化为单独的INS系统,而单独INS的导航偏差会随工作时间不断增长,无法提供持续的导航服务。为此,本文引入了基于室内道路节点的有益信息,提出了融合信息INS/GPS的室内导航模型,该系统可针对前述问题进行有效改善,在地下停车场等室内环境下发挥独特的价值,改善室内导航体验。本文首先对导航的发展背景和历程进行了梳理和介绍,着重整理和分析了车载导航、室内导航细分市场的发展轨迹、技术特点和未来趋势。其次,分别论述了INS、GPS导航系统的构成、工作原理和误差分析,简要介绍了导航工作中的典型坐标系和变换。针对用于信息融合的Kalman滤波技术的思想和原理进行了阐述,并在此基础之上介绍了GPS/INS导航系统和典型室内车载系统的工作原理。本文对室内导航环境和特点进行了分析,在此基础上选择了室内道路节点信息作为辅助信息,建立了与之相对应的拓扑模型和GIS网络模型,同时进行了网络节点构造和通达矩阵构造,根据室内停车场路网拓扑结构的特点设计了与之相匹配的卡尔曼滤波系统,实现辅助信息与INS的融合,并使用MATLAB软件对其性能进行了仿真和验证。仿真结果表明,所实现的新型组合导航系统在直线、折线、阶梯三种典型室内路径模型下,均可提供比单独INS质量更高的导航服务,在阶梯型路径模型下,导航偏差可控制在单独INS系统偏差的20%。为验证所提出的新型组合导航系统原理上的有效性,研制了基于u-blox NEO-6M、MPU6050和Arduino开源平台硬件导航系统原型机,并针对室内、室外两种环境进行了试验。试验结果可以说明,所提出的新型导航体系,可以大幅改善传统单独INS系统的室内性能;与此同时,在室外环境下,可以达到GPS/INS导航水准,满足一般需求。