随着物联网的蓬勃发展和智慧城市的逐步建设,在高精度、低成本、易部署、使用简单的室内定位技术方向存在着巨大的市场需要。而基于室内定位的室内导航系统,是极具前景的应用方向,本文针对行人航位推算(Pedestrian Dead Reckoning,PDR)的室内定位技术在精度方面的缺点进行改进,在其基础上提出了完整的室内导航解决方案。该方案共有三个模块:地图构建、PDR、地图匹配及导航。室内导航的首要障碍就是在实时高质量地图方面的欠缺,所以本文研究了基于3D模型室内地图方案,提出了利用运动恢复结构(Structure from Motion,SFM)构建室内地图得到3D模型,并借助点云平面投影提取出2D平面图的方案。该方案成本低,且相对于普通地图有着更为精确、实时性更高的优点。室内定位的方案采用了行人航位推算(Pedestrian Dead Reckoning,PDR),行人航位推算具有受环境影响小、能耗低以及对数据库和硬件依赖度低等特点。行人航位推算主要是利用惯性传感器如加速度传感器、陀螺仪、磁力计等进行定位,一般分为三个阶段:步态检测、步长推算、方向推算。本文提出使用周期性更新的动态阈值对步态检测进行改进,提升了精度和稳定性。为了弥补行人航位推算(PDR)在精度方面存在的劣势,可借助与场景分析法结合、地图匹配等方法对其进行改进。其中,地图匹配是一种较为常用而有效的方法。本文提出利用粒子滤波器对其行人航位推算(PDR)轨迹进行检测和校正,得到更为精确的定位结果;并利用粒子分组对其复杂度进行了优化。与此同时,可以将行人航位推算(PDR)和地图相结合对用户进行室内导航,拓展其未来的应用场景。