室内位置服务在生产和生活发挥着越来越重要的作用,各种室内定位技术也得到快速发展。其中视觉定位技术与惯导定位技术各有优势,成为室内定位研究的重要方向。但视觉定位技术的系统实时性与受非视距因素影响时的鲁棒性还有待提高,惯导定位技术因误差积累造成定位精度降低的问题也亟待解决。为克服单一定位技术的不足,实现不同定位技术间的优势互补,本文对基于图像与惯导数据的室内组合定位技术进行研究,主要研究成果如下:（1）深入分析了基于图像匹配的视觉定位技术实时性差的原因与产生定位误差的原因,提出了一种改进的图像匹配定位方法。首先将加速鲁棒特征算法应用到图像特征提取中,获取64维特征描述子。然后将惯导定位数据作为辅助信息建立地标图库检索列表,缩小地标图库检索范围,并利用快速最近邻搜索库算法进行特征匹配,得到匹配度最高的地标图像。最后充分利用检索列表中的匹配点对信息,进行视觉加权质心计算,得到最终视觉定位输出。实验结果表明,改进方法的特征提取、匹配与检索速度分别提升了14%、52%、60%,定位误差下降了36%。（2）针对图像匹配定位受非视距影响无法提供定位输出的问题与惯导定位误差积累的问题,提出了一种图像与惯导数据融合的组合定位方法。首先根据图像与惯导定位数据的特点,选用卡尔曼滤波器作为图像与惯导定位数据的融合算法。然后设计了紧组合的数据融合方式并构建了对应的系统方程,进行目标定位与惯导误差反馈校正。实验结果证明,提出的组合定位技术在非视距情况下能够仅依靠惯导模块进行定位,在视距情况下能够利用紧组合反馈校正机制抑制惯导误差积累,组合定位技术的鲁棒性与定位精度优于单一定位技术。（3）利用图像与惯导数据融合的定位方法,设计了一套可用于自主行进设备定位的组合定位系统。经实验测试,组合定位系统中的上位机应用程序在有视觉定位输出和无视觉定位输出的两种情况下,都能够实现目标定位。