Sin una señal de GNSS (sistema global de navegación por satélite), el sistema de navegación integrado en vehículos con una trayectoria fija (por ejemplo, vagones de ferrocarril) se limita al uso del sistema de navegación inercial de microelectromecánica (MEMS-INS) y el odómetro (ODO). Debido al significativo error de medición del dispositivo inercial MEMS y la incapacidad del ODO para generar actitud, el error de posicionamiento suele ser grande. Para abordar este problema, este artículo presenta un nuevo algoritmo de navegación integrada basado en un modelo de Kalman dinámicamente restringido. Al analizar la dinámica de un vagón de ferrocarril, se han investigado varias nuevas observaciones, incluidos errores de velocidad vertical y lateral, aceleración centrípeta, valor D centrípeto (valor de diferencia) y un sesgo de giro vertical. Se representan la matriz de transición de estado y la matriz de observación para el modelo de estado de error. Para mejorar la precisión de la navegación, se aplica la tecnología de ruido virtual para corregir los errores de velocidad vertical y lateral. El experimento de funcionamiento del vehículo realizado en 240 s demuestra que la tasa de error de posicionamiento del método de navegación por cálculo de navegación inercial basado en MEMS-INS es del 83.5%, mientras que el método propuesto exhibe una tasa del 4.9%. Por lo tanto, la precisión del posicionamiento puede mejorarse significativamente.