基于GPS、移动基站等成熟的室外位置服务在近年得到了应用广泛,但随着5G通信的进一步发展,物联网、室内机器人、室内导航等相关技术和产业正将定位需求由室外向室内引导。然而,由于信号遮挡、多径反射等问题,成熟的室外定位方法并不能满足室内定位的需求,因此还需做进一步的研究。近年来由于图像传感器以及高性能处理器成本的不断降低,相比于WIFI、蓝牙、超声波、射频以及惯性导航等室内定位技术,基于光学的视觉定位技术得到了快速的发展,其在定位精度以及输出速度上均已超过了其它的室内定位方法。然而,室内视觉定位系统往往受限于相机帧率以及通信速率,并不能很快的输出位置信息。对于移动机器人等有需要在室内进行位置控制、轨迹跟踪等强实时性的控制系统,目前视觉三维定位的精度和速度都未能满足要求。同时,由于室内环境经常受到各种各样的干扰,需要定位系统具有较强的抗干扰性能以及错误检测能力。本文根据项目室内定位的需要,搭建了一套基于视觉定位的室内三维定位系统,通过多个相机观测房间的不同方向,实现了对室内空间中无死角覆盖。为了降低阳光、灯光、显示屏等其他光源干扰对图像目标提取的影响,本文设计了一种基于被测目标特征的目标算法,根据被测目标的颜色以及形状特征实现准确的目标提取,能够准确高效的计算出目标在图像像素坐标系中的位置,其误差不超过0.5个像素。同时,本文设计了一种基于贝叶斯决策的目标分类算法,根据最大后验概率对目标进行颜色分类,能在不同相机的图像中准确找到同种颜色的目标。之后本文设计了一种通过两个以上相机图像重建目标三维位置的定位方法,这种方法具有较高的定位精度,且对相机安装时的光轴没有特殊要求,可以有效的解决室内相机安装时由于空间跨度较大,无法准确保证相机空间朝向的问题。基于纯视觉定位会遇到速率低,无法满足项目移动机器人轨迹跟踪要求的问题,本文引入了角速度、加速度等高速惯性传感器进行多源信息融合,在保证定位精度的同时可以有效的增加定位数据的输出速度。此外,根据惯性传感器可能出现的漂移失效问题,本文利用互补滤波将视觉和惯性传感器进行频域融合,在存在失效的情况下也可以得到接近真实的测量值。这种方法可以在没有磁力计等指北器件的情况下获得较为准确的真北,避免了室内环境下磁力计极易受到干扰的问题,具有很强的工程应用价值。本文所设计室内高精度定位系统服务于多体系统动态演化与编队控制国家重点基础研究发展计划(973计划),可以有效地满足移动机器人室内定位、轨迹跟踪、非合作目标围捕等对定位信息要求较高的场景,能同时对多个目标进行室内定位,且对室内常遇到的各种干扰有一定抵抗能力。同时,文本在介绍过程中也一并介绍了在安装、标定、重建过程中可能出现的偏差以及对应的处理方法,对实际应用有较强的参考价值。