本公开提供了基于因子图优化的卫导/惯导列车多源融合定位的方法，涉及基于卫星导航的列车定位领域。具体地，获取待估测列车对应的多维状态变量、系统初始状态先验信息和先验因子，生成因子图模型；当检测到惯性传感器IMU数据时，将IMU预积分因子添加至因子图模型；当检测到全球卫星导航系统GNSS数据时，将对应的GNSS因子添加至因子图模型；对滑动窗口长度外的所述因子图模型中时间最早的状态变量进行边缘化删除，并构建滑窗因子图模型；基于滑窗因子图模型进行图优化解算，计算待估测列车的定位状态信息。以上方法可以实时得到列车定位估计结果,可适用于长距离、环境复杂多变的铁路列车定位中，对列车静态及动态定位具有通用性，工程应用价值显著。