2022年冬奥会的成功申办,极大促进了冰雪运动发展,室内模拟滑雪机的出现带动室内滑雪市场进入高速发展。然而,现有模拟滑雪机在使用过程中,发现了诸如运动代入感不够、无法精确跟踪滑行轨迹等不足。超宽带(Ultra-Wideband, UWB)和微惯性导航系统(Micro Inertial NavigationSystem,MINS)以其高精度定位,在室内定位中得到了广泛应用。UWB精度高,但容易受非视距(Non Line of Sight, NLOS)和多径效应的影响,且MINS系统误差会随时间累积。因此,本文提出一种新的基于UWB和MINS的融合定位方法,实现滑雪板姿态与轨迹测量。本文研究了针对低精度航姿参考系统(Attitude and Heading Reference System, AHRS)的简化版捷联式惯导更新算法和基于飞行时间(Time of Flight, TOF)的UWB三边定位算法。另外,为了减小不可交换误差的影响,采用等效旋转矢量法更新姿态。设计了一套适用于滑雪板的基于序贯算法的UWB/MINS扩展卡尔曼滤波算法(Extended KalmanFilter,EKF)。最后在模拟滑雪机上进行了滑雪实验,以验证UWB/MINS定位方式的定位精度以及鲁棒性。实验结果表明:单一UWB定位在NLOS环境下个别位置存在较大的野值,而UWB/MINS组合定位方式在UWB信号被间歇性遮挡期间仍然可以有效定位。相关研究已在多套滑雪机中开展示范应用。