GPS/INS组合导航通常应用于车载设备的导航系统。当车辆进入隧道而丢失GPS信号时，导航系统会自动切换为不受外界因素干扰的INS惯性导航模式。INS惯性导航由姿态解算和轨迹推算两阶段构成，其中姿态解算是将IMU(惯性测量单元)采集到的加速度转换至大地坐标系下，是进行轨迹推算的前提。现有的姿态解算方法只能支持六轴及以上IMU数据，为了降低姿态解算方法的数据需求，本文拟建立一种支持三轴IMU数据的离线姿态解算方法，并通过GPS/INS组合导航实现GPS信号失效段的离线车辆轨迹还原。
　　本文首先利用BP神经网络模型充分挖掘三轴IMU与GPS历史数据间的姿态角信息，并在此基础上构建了加速度由测量坐标系到运动坐标系再到大地坐标系的分步转换方法，实现了对三轴IMU数据的姿态解算。基于姿态解算后的三轴IMU数据与有效的GPS数据，建立了轨迹推算方法，还原GPS失效段的车辆运动轨迹。此外，本文还提出了方法的精度评价和循环优化方案。
　　最后，本文利用实际采集的数据对方法的有效性进行验证。其中，本文同时采集了三轴IMU数据和六轴IMU数据推算GPS失效段的车辆运动轨迹，并将通过现有方法得到的六轴推算轨迹作为三轴推算轨迹的参照。结果表明，长度为30s的三轴推算轨迹的平均误差在11.4m以内，与六轴推算轨迹的平均误差相差不超过2.0m，这表明本方法具有一定的实际应用价值。由于目前可获得的三轴IMU数据量较少，本文主要对离线三轴IMU数据的轨迹推算方法进行验证。今后若能获得更多的数据，或可验证在线三轴IMU组合导航的可行性，以提高方法的实用价值。