增强现实 (AR) 通过将数字引导叠加到真实世界环境中来增强导航功能，并针对室内和室外使用调整技术。室外 AR 导航通常依赖于 GPS、摄像头输入和传感器数据来将方向锚定到物理空间。例如，像 Google 地图 Live View 这样的应用程序会在智能手机摄像头馈送上显示箭头和标记，准确地向用户显示转向位置。高级实现将 GPS 坐标与视觉识别（如街道标志或地标）相结合，以提高城市地区的准确性，因为在城市地区信号可能会从建筑物上反弹。室外系统还使用设备方向和运动传感器来实时调整 AR 叠加层，随着用户的移动。
室内 AR 导航面临着 GPS 不可靠等挑战，因此它通常使用 Wi-Fi、蓝牙信标或预先映射的 3D 模型。例如，博物馆或机场可能会部署 AR 寻路应用程序，通过分析用户相对于固定信标或视觉标记的位置来引导用户到特定的登机口或展览。智能手机摄像头可以识别 QR 码或独特的建筑特征来确定位置。在更高级的设置中，同步定位和映射 (SLAM) 算法处理摄像头和传感器数据，以构建环境的实时地图，同时跟踪用户在其中的位置。这允许 AR 应用程序将方向投射到地板或墙壁上，而无需预先安装的基础设施。
实施 AR 导航的开发人员通常使用 ARCore (Android) 或 ARKit (iOS) 等框架，这些框架处理设备跟踪、环境理解和光照估计。对于室外应用程序，将 GPS 与 AR 集成需要平滑位置数据并补偿信号漂移。室内解决方案可能会将低功耗蓝牙 (BLE) 信标与惯性测量单元 (IMU) 结合起来，以便在视觉数据不足时跟踪运动。一个关键的技术考虑是优化跨设备的性能——例如，平衡 SLAM 的计算负载与电池寿命。跨不同光照条件和物理布局进行测试对于确保可靠性也至关重要。像 OpenCV 或 Unity 的 AR Foundation 这样的开源工具可以帮助高效地原型化跨平台解决方案。