近年来,随着导航技术的不断发展,人们越来越重视车载导航的研究。车辆利用当前位置与目的位置之间的距离等信息来完成导航定位。在导航过程中,驾驶员可通过获得的准确路况信息,来避免交通拥堵和交通事故。由此,车辆导航需要用高精度的导航系统来获取准确的导航信息来保证导航定位。然而,在实际的导航应用中,高精度的惯性器件虽然精度高,但价格昂贵,不能大规模的应用于民用车辆,因此,本文主要采用低成本的惯性器件（Micro Electro Mechanical System,MEMS）,同时采用改进的滤波算法来提高MEMS的捷联式惯性导航系统的对准精度,来进一步实现车载组合导航系统中的导航定位。其内容主要包括以下几个部分:首先,本文分析近年来常用车载导航的组合模式及优缺点,介绍了低成本MEMS器件的性能特点,并说明惯性导航系统（Inertial Navigation System,INS）与泛指的全球定位系统（Global Positioning System,GPS）组合导航的优点,通过上述分析,最终选用MEMS-INS/GPS的组合导航方式。其次,介绍了导航系统中常用的几个坐标系,INS和GPS各自的工作原理及其优缺点,之后又介绍了MEMS-INS/GPS组合导航的优点,实现组合导航的两种模式（松散组合、紧密组合）和两种组合模式的优缺点。再者,介绍了惯性导航系统中初始对准的技术及分类（粗对准、精对准）并介绍了各自的用工场所以及优缺点,为车载导航系统中采用精对准提供依据。随后介绍了INS/GPS组合导航系统的数学模型和实现组合导航系统及初始对准的一个重要的要素—卡尔曼滤波算法,以及介绍了为提高导航精度而采用的自适应卡尔曼滤波等。同时,在研究的过程中,GPS信号发生失锁时采用非完整性约束技术能很好进行导航定位,并且系统的精度更高。最后,本文以低成本器件为基础将车载组合导航系统作为研究对象,结合车辆的动态约束信息辅助,对车载导航系统进行研究,通过将采集出的数据在编写相关仿真程序中运用自适应卡尔曼滤波算法进行初始对准技术仿真,验证了GPS信号在受到树林、隧道、高楼等密闭空间的影响而导致缺失,在此情况下,车载组合导航的系统精度并未受到较大误差,从而得到非完整性约束方法和自适应卡尔曼滤波算法的结合能有效提高组合导航在密闭环境下的导航精度。课题利用低成本惯性器件在一定程度上解决了民用车载导航系统在导航定位的问题,为车载导航的进一步研究提供了参考价值。