近年来,可见光通信(Visible Light Communication,VLC)技术成为了新的通信研究热点。其在通信距离和容量上的重大突破以及绿色光源LED的普及,使基于VLC系统的室内定位技术逐渐成为可能。现有的VLC定位系统已能在室内提供厘米量级的定位服务,但是对定位环境有着严格的限制,例如室内LED光源的布局,体现在两方面:一是LED布局不能过于稀疏;二是两两LED间的距离不能太小。一言以蔽之,视野范围内需有4个或4个以上分散分布的LED。否则,系统将无法工作。另外,当视野中的LED排成一条直线时,现有的VLC定位算法也会无法工作。为了解决这一问题,研究人员试图融合惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)来解决可见光单独定位的限制。IMU可为系统提供加速度和角速度测量值,并且可作为一种自主式导航系统为用户提供位置信息。但是由于自身的动态漂移,误差会逐渐累计,因此不能长时间单独工作。本研究通过对可见光和IMU信息进行紧组合来解决上述两种定位系统独立工作时面临的问题。一方面,IMU可以在VLC定位系统处于短暂失效状态时维持系统的导航功能;另一方面,VLC定位系统的绝对位置信息又能动态校正IMU的漂移,提高系统整体的精度。本文首先对室内定位背景进行阐述,进而介绍VLC定位算法的研究现状和面临的挑战,提出从多传感器互补融合的角度解决现有VLC定位算法难以解决的问题。讨论了VLC定位问题建模,引入李群李代数和因子图模型,并从图优化的角度对VLC独立定位算法和组合定位算法进行了重点阐述,分析两种算法在本质上的区别以及可能造成的性能区别。设计了可见光/惯性器件组合定位系统,并分别在仿真和真实平台上对两种算法进行了验证。其中,重点讨论两种算法在不同LED布局、不同LED数量场景下性能的区别。实验结果证明,VLC独立定位算法只能在可视范围(Field of View,FOV)内含有4个或4个以上LED时才能工作,并且在LED直线布局下也无法工作;与之相比,组合定位算法不仅在LED只有2个时也能继续工作,对LED布局的敏感度也相对较低,定位范围能够覆盖现有VLC独立定位算法的工作盲区,只以少量的精度作为代价就明显提高了VLC定位系统的稳定性和鲁棒性。