随着科技的飞速发展,大规模物流的智能分拣、全自动化生产和机器人位置感知等应用场景都对室内定位提出了更高的要求。但是相较于成熟的室外导航技术,室内定位技术还处在探索阶段。因为室内环境的特殊性,基于Wi Fi、声波、射频标签等技术提供的定位方案都存在成本和精度方面的问题,定位的“最后一米”问题还没有完善的解决途径。然而,近年来可见光通信(Visible Light Communication,VLC)技术的快速发展提供了一种解决室内定位问题的可能。基于发光二极管(Light Emitting Diode,LED)信号的VLC技术,在定位领域有着定位准确,成本低廉,无电磁干扰等天然优势。本文从VLC技术的实现原理出发,对其系统框架和关键技术进行了研究,总结并分析了VLC用于室内定位的理论基础。然后,结合室内可见光定位技术的研究现状,对常见的基于可见光的室内定位方法进行了深入探究,并比较了这些定位算法的优劣。最后,在对可见光定位技术的研究基础上,重点分析了其中基于空间点指纹数据的定位方法,并提出了一些优化方法。本文的主要创新工作如下:(1)提出了一种基于强度加权的位置匹配算法。在进行指纹数据匹配阶段,充分利用了可见光的信号强度信息,使得信号质量好的光源对定位结果有更大的贡献。当可见光信号不稳定时,这一算法对于定位结果有明显的改善效果。并通过仿真证明,即使部分信号源被遮挡的情况下定位算法依然可以保持一定的定位性能。(2)针对基于可见光的指纹库定位算法无法适应环境变化的问题,本文提出了一种基于粒子滤波的室内可见光指纹定位算法。首先对使用指纹库数据进行位置更新的定位算法进行了性能分析,证明了相较于使用指纹库数据直接进行静态定位,位置更新算法因为在定位中使用了之前的位置信息,所以在抵抗环境变化方面有更好的表现。并且为了避免位置更新过程中定位误差的累计,在定位算法中引入了粒子滤波技术,结合静态定位算法与位置更新算法的定位结果,对待定位物体的位置状态进行估计,以得到更优的定位结果,从而减弱了室内环境变化对于定位性能的影响。