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在当前日益复杂的室内空间结构中，基于室内地图的服务是众多用户的一个关键痛点。在移动互联网的背景下，基于位置的服务作为最为关键的技术之一已经被广泛应用于交通、物流、人口跟踪、急救服务等领域。而室内地图作为室外地图的重要补充，是基于室内位置服务的关键基础之一，市场上对室内地图构建技术的需求是非常强烈的，但由于数据获取难度和实施成本等问题，室内地图相关市场尤其是可行性高的室内地图构建技术的发展还很不成熟。 针对目前室内地图构建过程中出现的成本高、实施难等诸多问题，本文提出了一种新的基于移动智能设备多传感器的室内地图构建方法，能够有效弥补现有方法的不足。本文的主要工作及创新点如下: 首先，提出了分层构建室内地图的方法，清晰地界定了室内地图构建的思路。指出室内地图构建可分为两个部分:地图结构构建和地图信息构建，前者指构建室内空间结构，如走廊朝向、房间位置等;后者指完善地图信息，如商店名称、洗手间标识等。 其次，提出了基于多传感器数据融合的室内地图结构构建方法。本文通过采集智能手机平台上的加速度传感器、磁场传感器等多传感器的数据，利用步数、步幅分析的方法，进行识别室内通道和测距，进而构建室内结构。 最后，提出了基于地标识别算法的室内地图信息构建方法。本文通过智能手机摄像头采集图像数据，设计了基于图像识别和光学字符识别(OCR)的地标识别方法，用于识别和完善室内地图上的各种标识信息。然后利用地标误差修正算法校正地标方向和位置，并将其标注在地图上。 相较于传统的室内地图构建方法，本文的方法有以下优势:1）成本低，仅利用智能手机进行辅助，不需要额外的专业的设备，大大降低了成本;2）可行性高，任何有需要构建室内地图的用户，都可以利用本文的方法进行操作，仅需要少量的步骤就可以构建出相对精确的室内地图;3）精度较高，本文提出了一种提高精度的方法，在数据集可靠性不高的情况下，利用多种数据源之间的数据冗余性和互补性提高计算精度。 实验结果表明，通过融合多数据源的数据，既增加了可用于分析的数据总量，也增加了数据的多样性，从不同纬度提取有效信息并相互验证，可以有效地修正误差，使得构建所得的室内地图与真实空间结构基本一致，能够满足普通用户的日常所需。并且本文的研究成果在日益智能化的生活中，可用于自动驾驶、智能空间、智能机器人、虚拟现实等基于室内位置服务的相关领域，具有一定的推广性。