本发明公开了一种基于机器学习分类的融合航向角估计方法及系统，方法按如下步骤：步骤1：通过测量获得的三轴磁感应强度和三轴加速度信息计算航向角；步骤2：通过测量获得的三轴角速度信息计算航向角；步骤3：对步骤1获得的三轴磁感应强度数据是否受到磁场干扰进行分类；步骤4：根据步骤3的分类结果，在无磁场干扰的场景下，将步骤1和步骤2获得的航向角进行卡尔曼滤波融合计算最终的航向角；在有磁场干扰的场景下，仅利用步骤2获得的航向角来估计最终的航向角。本发明既避免了陀螺仪的累积误差，又避免使用了受到强磁场干扰的磁力计的数据，从而使得本发明提出的航向角估计结果更加鲁棒，精度也更高。