随着科技的快速发展,人们对室内定位需求日盛。惯性定位因其良好的自主性和安全性成为室内定位的一种热门解决方案。但是惯性定位需对IMU(Inertial Measurement Unit)进行积分运算,使得惯导系统的定位数据发散,长期精度很差,难以得到广泛应用。惯性定位长期精度差主要由IMU中陀螺的漂移引起。高精度IMU价格高昂难以应用到个人定位。本文以大规模MIMU(Micro Inertial Measurement Unit)阵列和虚拟陀螺数据融合算法为核心,探索一种针对MIMU阵列的优质数据处理方法,从而为个人室内定位提供了一种低成本高精度解决方案。本文主要开展了以下几方面工作:(1)设计和搭建了大规模MIMU阵列并开发了相应嵌入式软件。大规模MIMU阵列包括控制系统和MIMU阵列两部分,其中控制系统由STM32嵌入式作为核心控制器件,MIMU阵列采用32个MEMS惯性传感器方案,以冗余采集的方式约束其陀螺噪声。在设计的大规模MIMU阵列硬件系统上,开发了大规模MIMU阵列的嵌入式软件,完成了系统控制和MIMU阵列的数据采集的功能,具有控制简便、采样率稳定的优势。(2)为提高低成本MIMU的陀螺精度,提出了一种基于卡尔曼滤波的大规模MIMU阵列数据融合算法,并加入了陀螺故障检测算法。建立了陀螺误差模型,采用卡尔曼滤波融合的方法得到一个虚拟陀螺,并对其进行实验分析。将此算法应用到大规模MIMU阵列时,虚拟陀螺在静态试验中零偏不稳定性降低为单个陀螺均值的1/6.08;在动态实验中1σ标准差降低为单个陀螺均值的1/4.33。(3)为验证大规模MIMU阵列的数据融合算法的有效性,进行了误差标定、融合效果、故障检测等实验并对实验结果进行了分析。首先对MIMU阵列的陀螺的零偏、零偏稳定性、Allan方差曲线进行了实验测试。其次实验标定了大规模MIMU阵列的对准误差和标度因数误差,并简化了其计算过程。然后在标定并补偿陀螺阵列误差的基础上,对虚拟陀螺的数据融合算法的效果进行了静态和动态实验评估,分别比较了1σ标准差、零偏稳定性和零偏不稳定性,其融合结果均有不同程度的提高。本文搭建了一个大规模MIMU阵列,为个人室内定位提供了一种低成本的方案。提出了一种大规模MIMU阵列的数据处理方案,通过实验验证了其有效性和可行性,为低成本MIMU的陀螺精度提高提供了一个完整的解决方案。