本文介绍了多种室内外定位技术，包括ORB-SLAM、基于景深匹配的视觉方法、激光雷达SLAM和RBPF粒子滤波算法，分析了不同传感器在室内定位中的优缺点，并探讨了动态数据库对定位精度的重要性。

本文探讨了利用深度神经网络提升基于WiFi信号的室内定位系统的准确性。研究表明，采用多头注意力神经网络和其他机器学习算法，定位精度可提高35%。提出的DeepFi系统和图神经网络方法在动态环境中表现优异，显著降低定位误差，强调动态数据库在室内定位中的重要性。