随着移动互联网物联网的快速发展,智能设备的定位已经成为了工业应用与精准营销等领域的研究热点,为了使设备能够适应环境并精确执行工作指令,需要确保设备随时随地都能实现准确的定位。本文根据智能移动机器人和混合现实设备研究并实现了两套不同的空间位姿估计系统,能够以较高精度估计它们在空间中的位置与姿态。移动机器人的位姿估计系统通过结合惯性导航系统获取的运行数据与视觉里程计输出的位姿数据实现对设备位姿的准确估计。目前常用的视觉定位系统可以使用视觉里程计根据相机获取的相邻图像帧来估计载体的运动轨迹并恢复场景的空间结构,但是使用视觉里程计仅仅是通过计算相邻时刻的图像变化来估计相机的位姿,而视觉传感器本身容易受到设备性能、环境光照变化以及设备运动速度的影响,因此使用视觉定位系统定位设备载体时会不可避免地出现位姿的累积漂移。而惯性导航系统可以通过惯性测量单元测量载体与传感器的比例,通过其配备的加速度计与陀螺仪可以准确地获取载体的运动加速度以及设备运动方向的倾斜角度。本文实现的视觉与惯导耦合的定位系统将通过视觉里程计估计的相机位姿以及惯导获取的加速度与角速度数据加入到状态向量中用于计算位姿,以多模态的定位系统可以获取多维运动数据来精确估计设备的位姿并优化设备定位的效果。通过将惯导与视觉结合的方法与仅依赖单传感器运行输出位姿的误差均值进行对比,由测试结果可知惯导视觉结合的方法对比应用单视觉传感器的方法能够输出更精确的位姿结果。基于混合现实智能终端实现的定位现实物体的系统能够识别现实环境中的指定物体并计算该物体相对于智能终端的空间位置。由于现实物体本身不一定具备可以被快速识别的特征,因此本文采用了在现实物体的表面安置可识别标识的方法,使视觉传感器可以检测并定位现实物体上的标识,以此解算对应的现实物体在虚拟现实设备坐标系下的坐标位置。为了实现对现实物体的精确定位,本文使用了两种不同的标识定位方法,将其中一种易于检测但是不宜用于实时定位的标识作为定位系统确认目标物体检测区域的依据,并将另一种空间特征丰富的标识用于系统对目标物体位姿的计算,通过对不同标识的检测识别,可以使混合现实设备实现基于多模态信息的实时定位追踪系统,解决现实物体在混合现实设备建立的环境坐标系下的全局定位问题。通过计算本文使用的定位系统获取的位姿与实际目标物体位姿之间的位姿误差均值数据,并测试定位系统追踪目标物体标识的平均延迟时间,可以确定本文实现的混合现实设备定位系统定位现实环境中目标物体的实时性与精确度。