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导航与位置服务在信息技术产业中具有举足轻重和不可或缺的地位。近年来，随着智能移动终端和移动互联网的迅速普及，人们对室内/外高精度定位导航的需求日渐增长，特别是智能移动终端、位置服务、大数据分析的深度结合，逐渐改变了人们现有的生活方式和商业模式，并发挥了重要的基础支撑作用。目前，尽管以全球定位系统（Global Positioning System，GPS）、北斗导航卫星系统（BeiDou Navigation Satellite System，BDS）为代表的室外卫星定位导航服务已经成功地商业化运作，但是室内定位导航技术仍处在探索阶段，并未出现大规模商业部署和运营。
最初的室内定位系统可以追溯到20世纪90年代。当时剑桥大学AT&T实验室提出了Active Badge系统，它是一种典型的基于红外线的室内定位系统。由于红外线的视距传输特性的限制，该系统要求物体必须和红外接收机成一条直线，定位精度不高。1998年，微软公司提出了名为RADAR的室内定位技术解决方案，利用无线局域网（Wireless Local Area Network，WLAN）的无线射频信号强度值来进行指纹定位。随着物联网技术的飞速发展和硬件技术的成熟，室内定位技术得到了持续关注。2002年，加利福尼亚大学提出了Calamari定位系统，将到达时间（Time Of Arrival，TOA）与接收信号强度指示（Received Signal Strength Indication，RSSI）两种技术进行融合来实现室内定位。2004年，香港科技大学研发了基于RFID（射频识别）技术的LANDMARC定位系统。该系统通过在区域内放置参考标签，利用射频阅读器采样标签信息来完成无线环境下的数据采集，并最终估算目标点位置。2006年，北京航空航天大学提出了Weyes定位系统，通过利用差值模型对WLAN接收信号强度进行定位前预处理来实现定位。2010年，哈尔滨工业大学提出了HIT-WLAN室内定位系统，利用惯性导航和WiFi信号，进一步提高了WLAN定位精度。2011年，北京邮电大学提出了室内外无缝衔接的TC-OFDM定位系统，也取得了不错的效果。
2013年，苹果公司推出了iBeacon技术，该技术也逐渐成为蓝牙室内定位的业界标准。该技术以蓝牙4.0为基础来获取用户的位置信息，并首先在美国加州科学院和旧金山的韦斯特菲尔德购物中心开启了基于iBeacon的室内定位应用。在国内，很多公司也开发了基于iBeacon的室内定位产品，包括四月兄弟的April Beacon、智石科技的Bright Beacon和ebeoo的Beacon CS公共服务平台。2015年，受益于互联网公司的推动，iBeacon技术应用呈现爆发性增长。腾讯公司利用iBeacon近场感知功能推出了微信“摇一摇”功能，并在此基础上开发了一系列室内定位导航、餐饮行业搭配服务行业等场景化的营销方式。高德公司提出了为大型商场的用户提供商场室内地图绘制、室内定位技术和室内定位导航等服务。阿里巴巴公司的“喵街”软件利用了蓝牙iBeacon技术，为商场里的用户提供室内定位导航和停车场的智能停车等服务。2016年，百度开发者中心提出了百度地图的室内定位技术，并将自身领先的室内定位技术应用于大型商场，结合蓝牙、地磁和WLAN 3种定位技术进行了混合定位。
基于计算机视觉的室内定位是一种较新的室内定位方法，简称视觉室内定位方法。该方法由机器人控制领域的同步定位与地图构建（Simultaneous Localization And Mapping，SLAM）方法发展而来。加利福尼亚大学伯克利分校的Avideh Zakhor研究团队开发的室内定位系统利用设备摄像头拍摄的图片来计算设备持有者的位置和方向，但前提是，需要有类似Google街景图的建筑物内部全景图库。慕尼黑工业大学的NAVVIS研究小组针对室内视觉定位问题，提出了鲁棒性更高、应用场景更普遍的基于视频流的室内定位算法。利用NAVVIS研究小组提出的室内定位算法，用户只要开启摄像头，就可以实现自身的位置确定和目的地路径导航。多伦多大学的Shahrokh Valaee教授研究团队首次提出了利用对极几何的性质进行精确定位的算法。该算法使用定位图像的SURF特征及像素坐标进行定位，在对比加权位置估计时体现了良好的性能。该算法最大的优势是，当图像数据库缺失位置相同的图像时，仍然可以给出定位位置的估计，但其使用的检索算法在某种程度上会影响精确定位的结果。
现阶段，国内关于计算机视觉定位的研究多集中在机器人领域。大疆公司近年来推出了全球首个量产无人机视觉传感导航系统DJI Guidance。该系统将摄像头和超声波传感器相结合，在室内无法接收卫星定位导航信号的情境下完成无人机定位。在距离地面30～300cm的高度上，该系统可以对20m范围内的物体进行感知，与高精度视觉定位系统相结合，可实时检测多个方向的环境信息，即使飞行器在高速实时飞行中也能够对可能发生的碰撞及时避让。目前，该系统已经成功应用于大疆Phantom 3系列四旋翼无人机和Inspire 1系列产品。此外，国内也有很多高校针对室内视觉定位问题进行了相关的研究，包括北京理工大学、浙江大学、哈尔滨工业大学等，其研究成果可被应用于机器人视觉与导航、视觉增强与医用图像处理的相关领域。