缺乏室内地图、位置指纹和室内地标等导航要素是当前室内导航系统所面临的瓶颈问题，随着目前智能手机的普及和功能逐渐强大，通过手机内置的惯性传感器可以递推位置并感知行人的行为。然而，缺乏对外部环境的直接观测导致位置误差和感知误差。利用采集到的视觉数据不仅可以用于修正位置误差、提高定位精度，还可以辅助构建室内导航地图。本文利用行人在室内活动过程中采集到的惯性传感数据和视频数据，首先对室内环境的空间结构进行探测，同时恢复行人的运动轨迹，实现室内位置指纹的自动标注和导航图构建；对行人导航过程中容易产生迷路等现象提出了基于室内结构地标序列的位置确认方法和顾及地标可视性的路径优化方法，主要研究内容包括：

(1) 提出了基于智能手机的室内导航图构建方法。室内地图是行人导航的基础数据，传统构建室内地图的方法依赖人工处理和专业设备，耗费人力和时间，利用智能手机构建得到的室内地图往往缺乏室内空间结构信息与地标信息，不利于行人对地图的理解和使用。本文在视觉信息辅助的基础上，精确恢复得到了行人在室内的运动轨迹，利用贝叶斯分类方法识别出室内的空间结构类型，对采集到的视频数据标注位置并提取文字地标，进而构建包含室内空间结构信息和地标信息的室内导航图模型。试验验证了本文方法恢复行人运动轨迹的准确性和空间结构识别的可靠性。

(2) 提出了基于WiFi位置指纹自动标注的室内定位方法。传统基于WiFi位置指纹的室内定位方法面临着建立、更新位置指纹数据库的时间成本和人力开销等问题。利用基于室内行人运动轨迹的位置指纹标注和指纹地图构建方法能够很好地解决问题。然而，目前的方法大多需要已知轨迹的起点位置和室内地图等先验信息，方法的抗差性差、实用性不强。本文基于众包轨迹的WiFi位置指纹地图自动构建方法，通过设定一个室内参考点，将众包运动轨迹的坐标转换到室内参考坐标系下，提取轨迹采样点所包含的WiFi信号信息和位置信息，实现位置指纹地图的自动构建。试验结果表明，本文方法可以在未知轨迹起点和室内地图的情况下，实现位置指纹的自动标注，将构建得到的指纹地图用于WiFi指纹定位，定位精度可达到与传统人工标注方法相同的数量级。

(3) 提出了顾及室内地标可视性的导航路径优化算法和基于室内结构地标序列的行人位置确认方法。考虑行人在室内环境下对地标的利用程度和可见性，使用多目标优化算法得到了路径距离短、可见地标数量多、地标利用率高的优化路径。定义室内空间结构为结构地标，在自动识别行人途径的室内空间结构的基础上，使用一种改进的隐马尔可夫模型，分别实现了在线和离线阶段的匹配定位。在不依赖任何外界辅助设备的情况下，可帮助行人确认当前位置。分别在两种典型的室内环境下进行试验，结果表明该方法的在线匹配准确率高于80%，离线准确率高于70%，有助于降低室内迷路风险和行人导航认知负担。