MEMS慣性傳感器、微型GPS接收機等是MUAV自主姿態穩定和導航的硬件基礎，系統姿態和導航算法是微型無人飛行器系統的核心，姿態和導航算法需綜合考慮傳感器資源、機載處理器運算能力、存儲器大小和接口等硬件約束因素。

目前，基于MEMS慣性技術的MUAV姿態和導航算法可分為兩大類，分類依據為滿足舒拉原理。:

       第一類姿態和導航算法，姿態解算和導航定位是相互獨立。導航定位直接用GPS來實現，水平姿態解算的基本原理類似于垂直陀螺儀，利用加速度計輸出的比力修正水平姿態。修正的方式可以簡單的加權，也可利用卡爾曼濾波。直接加權的方式所需要的計算量小，Brigham Young大學MAGICC采用此種姿態算法，加權的權值選擇依賴飛行經驗。若采用卡爾曼濾波，系統狀態變量通常取為載體的歐拉角和陀螺零偏，或用四元數替代歐拉角，狀態方程取為歐拉角微分方程或四元數微分方程。

       第二類姿態和導航算法，包含完整的慣性導航系統，與GPS構成GPS/MEMS-INS組合導航系統，組合導航系統為飛行控制系統提供姿態、速度和位置等參數。此類系統對處理器的要求較高。

       南京航空航天大學MUAV的姿態和導航是GPS/MEMS-INS組合導航系統(速度、位置組合)，原理和工程實現上保證系統姿態不受載體運動加速度影響。作為GPS失鎖后的應對措施，借鑒了第一類算法，自適應的改變卡爾曼濾波的量測方程和量測量，進行水平姿態的組合。系統算法實現了9階卡爾曼狀態方程的GPS/MEMS-INS,計算時間小于20ms的迭代周期。

       德國不倫瑞克工業大學在MEMS-IMU 進行掛飛試驗后，利用掛飛數據，開發了GPS/MEMS-INS深組合系統，也取得了較好的效果。但其算法和系統目前還沒能在微型飛行器的微處理器上實現。