轨道的健康状态是保障列车安全、平稳运行的基本前提,目前我国铁路与城市轨道交通采用静态检查与动态检查相结合的方式对轨道状态进行检查,便携式线路检测仪是其中一种重要的线路检测设备。便携式线路检测仪的数据处理上还存在大量不足,其中里程漂移是目前轨道动态检测数据中最为常见的数据质量问题之一。为解决里程漂移问题,本文采用一种基于惯性传感器组件的新型便携式线路检测仪,围绕城市轨道交通线路检测数据的里程计算及校准问题开展了研究。首先,针对检测数据的噪声,采用了小波阈值去噪的方法对数据去噪处理。采用单一变量分析法分别对三轴加速度和三轴角速度六个检测项目最优小波基的选择、阈值函数的选择、阈值的选取规则进行了研究。通过均方根误差、信噪比、平滑度去噪评价指标对去噪效果进行评价,最终确定了各个项目的最优小波基、阈值函数、阈值的选取方法。其次,基于去噪后的数据,采用加速度双重积分计算位移的方法设计了检测数据里程计算算法,利用北京地铁1号线数据进行里程计算误差实例分析,结果表明里程误差很大。根据检测过程中地铁列车中途车站停车的特点,基于惯性导航误差补偿思想建立适用于城市轨道交通的里程优化计算模型,并实例验证了模型的可靠性和有效性。最后,鉴于里程优化算法计算的里程还存在一定误差,根据列车经过曲线时航向角速度的数据特征,设计了曲线识别模型识别检测数据中线路曲线的起点和终点,从而建立基于曲线的里程校准模型。采用北京地铁1号线检测数据对里程校准模型进行了验证,结果表明,该里程校准模型能够有效减小里程误差。