在出现如地下渗水、瓦斯爆炸等突发事故的煤矿等地下封闭作业空间,或者在发生了火灾等突发事故的大型室内或地下场所,由于灾害性事故的破坏,电力系统及各种无线或有线设备通常会立即陷于瘫痪状态。在此情况下,应急救援如何高效快速地实施,受困人员如何开展自救工作,都是急需解决的问题。本文以此为应用背景,研究基于惯性测量单元的便携式设备及定位技术。本文的具体研究内容包括:首先,总结了室内定位与导航研究现状,阐明在应急救援环境中,基于惯性测量单元的惯性定位与导航的优势,并对室内惯性定位与导航关键技术进行了详细的阐述。接着,仿真了现有步数检测、步长估计算法,分析了步长估计算法的误差特性,并针对该误差特性,提出了改进算法。该算法能获得更高的步长估计精度、降低惯性测量误差、提高定位精度。然后,根据封闭空间内的巷道/走廊几何约束关系,提出了一种基于减法聚类的巷道/走廊聚类算法。该算法能准确地将惯导数据结构化为巷道/走廊结构。同时,根据楼层高度约束关系,提出了一种基于减法聚类的楼层聚类算法。该算法能准确地分离出不同楼层的惯导数据,从而实现惯导数据的三维结构化建模。之后,分析了基于方向特征的结构化模型标定与匹配算法,结合Dijkstra路径快速搜索算法,初步实现了完全基于惯性测量数据的二维室内定位与导航。最后,根据应用背景提出的研究任务中所需要的便携式设备要求,本文设计了一套基于STM32单片机数据采集与处理系统,并讨论和描述了系统的详细设计原理及软硬件调试过程。本文将前面所提出的算法在该系统上进行了实时实现,并将处理结果传输至计算机进行显示。仿真及实验结果证明,本文所设计的算法和硬件系统是可行的。