随着无线和移动终端设备的普及,室内位置服务和移动终端的深度结合正在悄悄改变传统的商业模式和生态。各大互联网巨头公司开始布局室内位置服务,使得室内位置服务已经在一定程度上进入了人们的生活。室内位置服务的核心在于研究更加合理的室内路径规划技术。室内路径规划技术既具有重要研究价值又是富有挑战性的问题,逐渐成为学术界和工业界关注的热点研究方向之一。因此,本文对室内路径规划技术进行深入的理论和技术研究。本文首先提出基于移动群智感知的室内语义地图构建方法。该方法使用移动感知数据和视觉信息的优势互补来实现自动化、低成本、快速的室内语义地图重建。视觉信息提供了丰富的室内场景信息和室内空间几何信息。运动信号以低成本的计算方式提供了图像的室内位置和姿态信息。继而提出了基于组合优化和概率占据技术的室内地图语义信息定位算法,在室内地图上来标记语义信息。其次,由于室内空间的动态变化性,初始构建的室内语义地图会降低基于位置服务应用的用户体验,甚至使得基于位置服务应用不可工作。本文提出了基于群智感知的室内实体语义信息持续化和自动化更新方法,并采用多个数据集验证了上述方法的有效性。再次,针对室内路径规划方法的普适性问题,本文提出了基于点云数据的室内路径规划方法。不同于室内其他的信号(如无线信号和地磁数据),点云数据对于室内环境变化(如光照变化、旋转运动和尺度缩放)具有良好的鲁棒性。本文提出了用户的行走轨迹推理算法、三维点云地图的生成算法、基于粒子滤波的追踪算法和偏离事件检测算法。在办公室场景下对该方法进行现地实验。大量的实验结果表明,本文所设计的方法取得了出色的引导性能。最后,在现实生活中,人们有大量的需求想要从室内的某一位置以一条最短且最省时的路径到达室外的目标位置。本文分析了现有的导航系统大都只关注于室内路径规划应用或者室外路径规划应用,都不能够满足用户的室内外联合路径规划需求。针对此问题,本文设计了基于用户分享个人行走路线来实现室内外联合导航服务并在地铁交通系统中进行了大量的现地实验。实验结果表明本文所提方法取得了出色的引导性能。