随着移动互联网时代的来临,大量的基于位置服务(Location Based Services,LBS)都依赖于实时精确的位置信息,尤其在一些特定的室内场景下,位置服务至关重要,例如自动化仓库的维护、养老院老人监护、机场乘客导航等。精确的位置获取可极大的方便人们生活,提高工作效率,具有广阔的应用前景和商业价值。由于室内环境下全球定位系统(Global Position System,GPS)因信号衰减难以使用,室内定位迫切需要寻求一般场景下通用的解决方案。二十一世纪以来,大量的研究工作对室内定位技术的软硬件解决方案进行了广泛的探索。但时至今日,依然没有一个能兼顾精确度、易用性、安装维护难度的成熟方案提出。本文的研究工作以智能手机作为位置特征信息与位置应用平台。众所周知,目前智能手机具有极高的覆盖率,强大的运算能力,并搭载了多种常用传感器,是移动互联网时代最为普及易用的移动终端。这意味着智能手机将有机会遍历绝大多数室内环境,从而获取大量的环境数据用于地图构建或定位导航,非常适用于室内定位系统的实现。本文对国内外室内定位领域的研究现状进行了深入调研,针对现有方案能耗较高、需要额外设备部署等问题,选用了地磁定位方案并引入了二维地磁指纹,研究实现了以地磁为主导的室内定位导航系统。硬件上利用智能手机内置的地磁计,配合惯性测量单元、重力计等低能耗传感器进行数据采集,根据二维指纹的特点设计了点+线结合的位置指纹匹配方法,利用群智思路结合室内拓扑图进行地磁地图的数据采集及构建,系统具有数据采集、云端服务器、定位导航三个模块。之后针对地磁地图及室内环境信息采集困难的问题,提出了基于视觉即时定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping,SLAM)的无人机陌生环境探索及地图构建方案,在ORB-SLAM系统的基础上添加了稠密地图构建及探索规划模块,实现了精确而高效的陌生环境地图构建。具体贡献有以下几点:1)引入了具有丰富特征的二维地磁指纹,相比传统的地磁指纹大大提高了的分辨率和可靠性;2)基于二维地磁指纹,探索了地磁定位中点对点匹配的可能性,并在此基础上实现了以地磁为主导的定位系统,大大降低了能耗且无需任何额外设备支持;3)设计了一套人机交互过程以实现应用中的精确二维点指纹获取,以较低的代价获取了必须的数据;4)设计了基于群智的地磁数据采集、地图生成及数据融合算法,进行了深入的数据处理优化;5)在Android操作系统上实现了初步原型,并对系统性能进行了全面的实验评估;6)设计了利用无人机视觉SLAM进行自动探索及地图重建的方案,提高了指纹地图构建的效率和稳定性;