室内外无缝定位信息是关系到国防安全、经济发展、社会民生的重要数据基础,发挥着重要的支撑作用,在国内外得到极大的重视和发展。然而,针对城市复杂环境以及室内等GNSS盲环境的高精度无缝定位技术仍然存在着定位模型与方法研究不足的情况。因此,本文围绕室内外无缝定位主题,开展了基于GNSS、UWB、INS和视觉等传感器融合的室内外定位模型、方法研究,形成了以下创新成果:(1)针对定位盲环境或者应急情况下存在定位基准缺失和破坏等问题,提出了一种基于UWB/GNSS技术的覆盖区域、现场和室内的三级室内外无缝定位基准构建方法,重点研究了基于UWB自组网定位基准构建方法,解决了GNSS室外定位基准向室内传递问题,实现了0.35m量级定位精度的UWB室内定位基站网络自动构建,可以保障定位盲环境且兼顾应急情况下的室内外定位基准需求。(2)针对高楼林立街道、立体交通、长距离隧道、树洞街道等复杂的城市环境对城市高精度、高连续和高可靠性导航定位的挑战,提出了一种零速约束的GNSS/INS/Odometer紧组合定位模型,通过GNSS抑制INS设备的误差漂移,利用INS辅助提高GNSS模糊度解算成功率,通过Odometer辅助解决GNSS长时间失锁时INS定位发散的问题,通过紧组合模型能够充分发挥三者互相补充的优势,实现在上述场景下高精度定位。结果表明除了长隧道环境在2分钟内,可以保持优于2米的定位精度外,其他场景基本可以实现0.1米的定位精度。(3)针对UWB测距受到室内非视距、多路径等影响测距和定位精度等情况,首先,研究了基于RBF神经网络算法的UWB测距误差改正模型,实现了UWB室内测距精度优于0.08m;研究分析了基于TOA原理的UWB定位模型,并在此基础上提出了基于改进抗差EKF的UWB室内定位模型,根据预测残差调整增益矩阵的大小,减弱或者消除了粗差对状态向量的影响。该方法平面定位中误差为0.13m,对比基于最小二乘和EKF算法,分别提高了88.98%和53.57%。(4)提出了一种UWB、PDR和地图融合高精度室内定位模型,可以通过UWB为PDR定位提供空间基准、抑制PDR定位精度发散;利用PDR提高UWB的定位频率、解决UWB信号覆盖差或者无覆盖区域的定位问题;且通过室内地图帮助抑制PDR航向角发散,以及定位结果发散等问题,相互取长补短,实现具备绝对定位基准、高频率、高精度室内定位。(5)针对非视距环境下UWB室内高精度定位问题,提出了一种基于CKF算法的UWB/INS融合定位模型,在室内非视距环境下定位,可以消除由于UWB信号受到遮挡而产生的多路径和非视距效应,而且可以增加定位结果的高频姿态信息。当IMU积分数据的误差增大时,通过UWB定位数据可以对INS定位结果进行约束。(6)针对单目视觉SLAM存在着尺度漂移、由于环境因素影响频繁初始化,导致定位不连续等问题,提出了一种顾及尺度因子的UWB/视觉融合定位模型,通过UWB与视觉的融合,可以充分发挥二者之间的互补特性,解决视觉初始化、尺度模糊和绝对空间基准等问题,提高UWB定位精度和定位频率以及减少基站的数量。该模型可以可靠地在纹理稀疏或者光线频繁变化室内环境实现0.2m量级的定位精度。(7)提出了一种编码图形辅助的单像室内定位模型,可以以单幅影像为基础,通过编码图形物方点、像方点和投影中心共线的原理,从该影像所覆盖范围内的编码图形的已知地面坐标和相应点的像坐标量测值出发,解算出摄像机在摄影时刻所处的位置。计算过程中涉及到的编码影像、编码图形、编码图形的像方和物方坐标均可以通过计算机自动识别和获取。另外,通过Tukey权因子模型,可以检测编码图形像方坐标存在的误差,并根据观测值残差大小调整参与计算的权重,进而减弱或者抑制观测值误差对定位结果的影响,实现优于0.1米量级定位精度。本文提出的理论模型和方法的可行性、可靠性和定位精度经过了试验验证,相关的模型和方法可以用于室内外行人、车辆等高精度定位。该论文有图110幅,表25个,参考文献163篇。