行人导航是导航领域中一个重要分支,基于微惯性测量单元（Micro-Inertial Measurement Unit,MIMU）的行人导航系统能够在卫星导航信号受外界干扰而缺失的情况下,提供短期的自主导航服务。可运用于个人导航服务、火灾救援现场等领域,具有重要的理论研究与社会应用价值。本文研究基于运动模式约束的零速检测及误差修正方法,以提升行人导航在无外界辅助信息环境下的导航定位精度。本文主要的研究内容及成果如下:（1）研究了惯性行人导航系统中典型的基于零速区间的误差修正方法。在分析基于Kalman滤波的行人导航误差修正方法的基础上,引入了互补滤波算法,对行人静态时解算的姿态误差进行修正。通过实验验证了基于Kalman滤波的零速/零角速率修正算法可显著降低惯性导航系统的定位误差;并且通过分析实验结果,对比该算法与互补滤波姿态修正算法在姿态修正方面的优劣势。（2）设计了基于运动模式约束的脚部零速检测算法。基于单MIMU对人体运动状态进行模式识别,结果作为零速检测的约束条件;在分析在不同运动模式下几种零速区间检测算法性能差异的基础上,设计出适应于五种主要运动模式的零速检测算法,依据运动模式识别的结果自主调整零速检测算法的参数,提升零速检测的正确率。实验验证了单MIMU可以完成运动模式识别,以及基于运动模式约束的零速区间检测算法的有效性。（3）设计了基于运动模式约束的零速修正算法。在分析人体不同运动状态对滤波器误差影响的基础上,提出基于运动模式约束的零速修正算法,该算法依据运动模式调整Kalman滤波器中的误差参数矩阵Q和R,降低人体运动状态对导航算法的影响。通过实验验证了该算法可有效地抑制各运动模式下导航系统的定位误差。（4）设计了基于运动模式约束的高度修正算法。在室内运动场景中,建立各运动模式下的高度变化模型,提出运动模式约束的高度修正算法,以运动模式为参数修正解算的高度误差,抑制高度误差的累积。实验证明该算法可提高导航系统的高度定位精度。最后,进行多组综合实验,在全程约370m的行走实验中,起止点水平误差达到1.60m;在规则的矩形重复运动实验中可有效修正航向,起止点误差降低至0.03m;在室内运动模拟实验中,包含了五种运动模式的组合运动,加入运动模式约束后起止点水平误差由2.33m降低至0.30m,高度误差显著减小。通过以上实验验证了本文提出的误差修正算法的优良性能。