在复杂的大尺度室内作业环境下，一次性探索并通过视觉SLAM方法建立环境地图往往存在效率低、误差大等问题。本文针对结构复杂的大尺度室内作业环境，研究了基于子地图的多阶段视觉建图与定位导航方法，设计了一套通用的视觉建图与定位模块，并在其基础上面向两种不同的应用场景开发了相应的功能软件。
　　针对复杂室内作业环境尺度大、结构复杂的特点，提出了基于子地图的多阶段视觉SLAM方法，在ORB-SLAM2算法的基础上，重点研究了子地图的自动创建策略、子地图间变换关系计算方法、地图融合方法等关键技术。实现了复杂室内作业环境中高效、可靠的地图构建。
　　针对常规视觉SLAM算法缺少对作业环境多方位描述的问题，设计了一种层次化的数据结构用来描述与存储地图数据，包括环境空间拓扑结构、区域栅格地图、设备与区域语义、可重定位地图等，实现了对环境的多层次、全方位描述。
　　在建立的拓扑米制混合地图的基础上，设计了一种适用于此的分层路径规划方法。拓扑地图反映环境的空间结构，判断区域之间的连通性，提供子地图层面的路径规划；米制栅格地图反映局部区域精准的度量信息，提供详细的路径规划结果。两者互补共同完成在大尺度室内环境中的路径规划任务，极大提高了在空间结构复杂的室内作业环境中路径规划的成功率与效率。
　　在上述技术研究的基础上，构建了通用的视觉建图与定位模块，模块分为客户端与服务器两部分。客户端负责实现子地图的构建与实时定位等功能，服务器软件负责对子地图数据进行处理、融合与统一管理。在该模块的基础上，面向多人协同的作业环境扫描建图可视化与大尺度室内移动机器人定位导航两种实际应用场景，分别开发了可穿戴式作业辅助系统功能软件与移动机器人定位导航软件。最终，在实验室环境与变电站实训站室内环境中进行了算法和模块的测试，结果验证了方法的有效性。