本发明涉及一种智能汽车运动多传感器数据处理及融合方法，属于自动驾驶领域，将IMU数据利用误差校正算法得出精准基本数据，再结合最优估计算法进行惯性导航解算，同时利用GNSS高精度定位信息实时修正智能汽车的速度、角度和位置信息。GNSS设置频率预测器，使用一次线性预测和深度二次预测算法提升输出频率，利用误差校正算法修正高频GNSS数据。修正后的惯性导航数据与高频GNSS数据进行对比，在误差范围内进行互补融合，再加上传感器测得的温度、湿度和气压信息，得出智能汽车的高精度定位定姿运动参数。