位置服务已成为大量新兴技术不可或缺的基础功能,在国民经济和人民日常生活中发挥了举足轻重的作用。目前,室外定位系统在技术上日趋成熟,被广泛地应用于定位导航和同步授时等领域;室内定位技术的研究也逐渐深入,在智慧仓库物流、特殊人群监护、紧急安全救援和旅游景点引导等方面发挥着重要的作用。随着5G技术的飞速发展,在人群密集的大型室内场所的目标寻路和人群疏导等场景下,基于5G的室内导航等位置增值服务的需求不断增强。室内路径规划技术是室内导航的核心技术之一,但是已有的方法还无法有效满足室内导航实用性和时效性的需求。据此,本文提出并实现了一种面向室内导航的路径规划方法,旨在满足人民日常生活中的室内位置服务需求。本文的主要工作如下:首先,针对路径搜索效率较低和规划路径结果质量较差等问题,本文提出并实现了一种室内同层路径规划方法。该方法利用改进的RRT(Rapidly Exploring Random Tree)算法,避免了室内环境空间建模;通过双向生成随机扩展树和引导节点向目标点生长的方式,配合本地缓存机制,提高了路径规划的效率;并以牺牲一部分路径长度为代价来保证规划结果的实用性和安全性;最终经过路径平滑使规划结果更加接近最优解。其次,为了保证路径规划的高效性和安全性等要求,本文提出并实现了一种室内层间路径规划方法。在本文上述研究成果基础上,将层间路径规划抽象为层间通道选择问题。当能够获取行人的室内实时位置时,该方法利用天牛群搜索算法,综合考虑室内环境拥塞程度和不同行人之间选择偏好及相互影响等因素,设计合理的适应度函数计算方法,通过智能群体搜索和自适应步长变化的搜索策略,提高了路径规划效率和寻优算法跳出局部最优解的能力。将上述两种方法有机融合,形成一种面向室内导航的路径规划方法解决方案,满足人民日常生活中的室内导航基本需求。最后,通过对比仿真实验的方式,验证了本文提出的室内同层路径规划方法在规划路径长度和规划时间消耗等性能指标上的优越性;验证了本文提出的室内层间路径规划方法在寻优收敛速度和规划时间消耗等性能指标上的优越性;进而验证了整体方法的有效性。