随着物联网与大数据时代的到来,定位服务在人们的生活中越来越常见:移动导航、医疗救护、运动健身、精准广告投放、艺术品导览等都需要定位服务的支持。基于卫星实现定位的北斗系统定位和GPS定位技术已经可以在室外领域满足用户需求,但是在室内空间,由于卫星定位信号的衰减、障碍物对信号的散射,造成室内环境卫星定位定位精度低、无法满足需求。为了达到精准室内定位,各类室内定位方法是当今定位研究的重点。本文首先介绍各类室内定位技术。在分析GPS定位无法满足室内环境的情况下,详细描述了三种主流的室内定位方法:基于无线网络的工作方法、基于计算机视觉的定位方法和基于惯性导航的定位方法。无线网络室内定位主要有两类算法:基于几何测量的定位算法和基于位置指纹的定位算法。由于几何测量方法需要获得各无线节点的坐标值并且需要解决节点和设备的钟差问题,位置指纹算法更容易运用在实践当中。基于惯性导航的定位方法能够不依靠任何额外的辅助节点,直接使用设备的各类运动传感器定位,有隐蔽性好和短距离定位精度高的特点,不过在长距离大范围中容易产生由于误差累计引起的定位漂移,在实践中常与计算机视觉共同发挥作用。本文重点介绍了结合计算机视觉和惯性导航的VIO算法,这种算法能够提高定位算法整体的稳定性和精度。本文在VIO算法的基础上通过实验分析VIO算法在长距离大面积仍然存在的漂移情况和VIO算法在类似场景中发生的定位错误问题。为了解决这两个问题,本文设计了基于VIO算法和Wi-Fi指纹的室内定位系统,Wi-Fi指纹提供宏观的定位,VIO算法在区域内进行精确定位。通过将大面积空间分割成小面积空间的方法,分割地图,在系统层面上优化了VIO算法的漂移问题。实验表明,本文提出的系统在大范围定位中有更好的定位精度和定位稳定性。通过本文的定位方法可以建立国内范围的指纹库,使用该系统进行大范围精准室内定位。