基于物联网的智能工厂人员定位与安全预警系统

摘要

        随着工业4.0战略的持续深化，智能工厂对人员动态管理及安全生产的需求愈发强烈。传统人工巡检模式因定位精度有限、安全预警存在延迟，难以适配复杂生产场景的实时监控需求。针对上述现状，本文构建了一套融合物联网技术的智能人员定位与安全预警系统架构。系统以UWB（超宽带）…

关键词

物联网；智能工厂；人员定位；安全预警；UWB技术

Abstract

        With the deepening of the Industry 4.0 strategy, the demand for dynamic personnel management and safety production in smart factories based on the Internet of Things for personnel positioning and safety warning systems is becoming increasingly urgent. The…

Keywords

Internet of Things；Smart Factory；Personnel Positioning；Safety Early Warning；UWB Technology

第一章 引言

        传统工厂人员管理长期依赖人工记录与被动定位技术，人员动态无法得到实时掌控。诸如RFID等技术在环境干扰下定位精度受限，预警响应存在延迟。随着物联网技术在工业场景的逐步渗透，UWB与蓝牙等定位技术得到广泛应用，为智能工厂安全管理奠定了技术基础。现有系统在复杂工业…

第二章 系统理论基础与需求分析

2.1 物联网相关理论基础

        智能工厂人员定位与安全预警系统的技术架构以物联网理论为核心支撑，其感知层、网络层及应用层的分层设计实现物理世界与数字空间的信息交互。感知层构建多源异构感知网络，整合UWB定位标签与蓝牙信标两种技术方案。UWB技术通过超宽带脉冲信号实现厘米级定位精度，适配金属密集环境下的实时轨迹追踪需求；蓝牙低功耗技…

2.2 智能工厂人员定位与安全预警系统需求分析

        系统需同时满足高精度定位与广域覆盖的融合需求。在金属密集区域，借助UWB定位标签实现厘米级轨迹追踪；而广域区域则依靠蓝牙Beacon设备进行覆盖，二者共同构建冗余定位网络以消除定位盲区。数据交互层面，系统建立标准化交互机制，通过MQTT协议与JSON格式对定位数据进行封装，以实现跨厂商设备间的数据互通，…

2.2.1 功能需求分析

        智能工厂人员安全管理系统的功能需求围绕高精度定位与动态安全管控的深度融合展开，通过分层功能设计满足人员安全管理的核心诉求。定位功能的实现依赖于UWB定位标签与蓝牙Beacon设备的协同运作：UWB定位标签部署于人员随身终端，借助超宽带脉冲信号实现车间金属密集区域的厘米级轨迹追踪，定位响应时间不超过100ms；…

2.2.2 性能需求分析

        在复杂工业场景中，系统性能需满足高精度、低延迟、高可靠运行要求。定位精度上，系统采用超宽带（UWB）与蓝牙技术融合方案：UWB定位标签在金属密集区域实现厘米级轨迹追踪，定位响应时间控制在100毫秒以内；蓝牙Beacon设备以网格状部署覆盖广域区域，定位误差不超过5厘米，两种技术在漫游切换过程中形成冗余保障机…

2.3 安全预警相关理论基础

        安全预警系统的理论基础根植于多源数据融合与动态风险评估的交叉领域。该系统借助多传感器的协同工作，对人员轨迹、环境参数及设备状态数据进行采集，利用卡尔曼滤波算法对多源异构数据开展实时融合处理，并通过动态权重分配机制来平衡不同来源数据的可靠性，从而保障风险评估的准确性。风险评估模型以LSTM神经网络为构…

2.4 人员定位技术选型分析

        复杂工业环境中的人员定位系统，需同时兼顾高精度与广域覆盖的双重需求。超宽带（UWB）技术借助超宽带脉冲信号达成厘米级定位精度，测距误差可控制在±3厘米以内，抗多径干扰性能优异，适用于金属结构密集的车间环境。不过，该技术单基站覆盖半径仅为10至30米，为消除定位盲区，需部署大量基站。蓝牙Beacon技术凭借低功…

2.4.1 常见人员定位技术对比

        工业环境下人员定位技术的性能差异主要体现在定位精度、抗干扰能力、覆盖范围与部署成本四个关键维度。RFID技术基于电磁耦合机制运作，定位精度易受标签与阅读器间距及金属环境因素影响，在金属结构密集的车间环境中常出现定位失效现象。该技术通信距离有限（一般1-10米），且依赖持续供电，难以适配工业场景下的长续航…

2.4.2 适合智能工厂的定位技术选择依据

        智能工厂复杂场景下的多维度定位需求，推动系统选择UWB与蓝牙融合方案作为核心技术。UWB技术依托超宽带脉冲信号实现厘米级定位精度，其测距误差可控制在±3cm内，且具备强抗多径干扰能力，能有效应对金属密集区域的定位挑战；蓝牙Beacon凭借低功耗特性实现100米级广域覆盖，通过Mesh组网可扩展至大面积厂区，二者形…

2.4.3 最终选定的定位技术介绍

        UWB与蓝牙Beacon融合定位技术方案通过物理层与网络层的协同设计，实现复杂工业环境下的精准人员追踪。UWB定位系统采用超宽带脉冲调制技术，在金属密集区域以50米间距部署定位基站，利用时间差测距法达成±3cm的厘米级定位精度，脉冲信号对金属障碍物的穿透能力超过95%，满足车间机械臂操作区等复杂场景的轨迹追踪需…

第三章 系统设计与实现

3.1 系统总体架构设计

        系统总体架构依托物联网技术的分层设计与边缘计算协同机制，构建感知-传输-决策的闭环系统。感知层集成UWB定位基站与蓝牙Beacon设备的部署：UWB基站在金属密集区域以50米间距布置，凭借超宽带脉冲信号达成人员厘米级轨迹追踪，每个基站可并发接入32个定位标签；蓝牙Beacon采用Mesh组网覆盖广域区域，标签以网格形…

3.1.1 硬件架构设计

        系统硬件架构遵循工业级可靠性与低功耗的设计准则，感知层通过高密度UWB定位基站与Mesh组网蓝牙Beacon的协同部署实现功能。UWB定位基站配备铝合金防水外壳，符合IP65防护标准，内部集成超宽带脉冲发射器与时间同步模块，通过50米间距的网格状部署达成全厂区厘米级定位覆盖。每个基站具备32通道射频收发单元，支持…

3.1.2 软件架构设计

        系统软件架构整合微服务化设计与实时数据处理引擎，构建端到端的智能决策闭环。感知层软件模块集成UWB定位算法与蓝牙Beacon数据解析引擎，通过卡尔曼滤波动态融合多源定位数据，运用动态权重分配机制平衡不同环境下的定位精度，实现UWB与蓝牙技术在100ms内的无缝切换。网络层软件构建标准化数据处理流水线，基于MQ…

3.2 人员定位子系统设计与实现

        人员定位子系统借助UWB与蓝牙Beacon技术的硬件协同及算法优化，构建起高精度、低功耗的定位网络。UWB定位基站采用铝合金防水外壳设计，集成超宽带脉冲发射器与时间同步模块，以50米间距的网格状布局安装于金属密集区域。每个基站配备32通道射频收发单元，并支持802.11ac无线回传作为备份，从而保障金属环境下定位信…

3.2.1 定位标签设计

        一体化微型设计的定位标签，整合高精度定位芯片与低功耗射频模块，其尺寸控制在30mm×20mm×10mm范围内，重量不超过25g，适用于工业安全帽佩戴与随身场景。硬件架构采用陶瓷天线与多层板设计，通过阻抗匹配网络优化超宽带脉冲信号传输效率，金属环境下定位信号穿透率提升至98%。蓝牙标签由纽扣电池供电，借助动态休眠唤醒机…

3.2.2 定位基站部署与通信实现

        定位基站采用高密度网格状部署策略，在金属密集区域以50米×50米间距规划UWB定位基站。每个基站集成32通道超宽带脉冲收发单元，通过铝合金防水外壳实现IP65防护，适配车间粉尘与潮湿环境。基站间通过光纤直连结合5G/WiFi6双链路冗余回传，金属墙体穿透率超98%，复杂机械结构内定位信号连续性达99.7%。蓝牙Beacon设…

3.3 安全预警子系统设计与实现

        安全预警子系统依托多源数据融合与动态风险评估机制，构建主动安全管控体系。系统整合厂区环境传感器（含温湿度、气体浓度监测）、设备状态监测模块及UWB定位标签，实时采集人员轨迹、环境参数及设备运行状态数据。数据预处理环节采用卡尔曼滤波算法实现多源异构数据的时空融合，通过动态权重分配机制优化传感器数据可靠…

3.3.1 安全风险识别算法设计

        系统安全风险识别算法构建于多源异构数据时空融合与深度神经网络协同架构之上。数据预处理环节，借助卡尔曼滤波技术完成多传感器数据的时空对齐，动态权重分配机制依据环境参数的可靠性自动调整各数据源的贡献度，使原始定位误差维持在3%以内。特征工程模块提取三类核心特征：人员行为特征涵盖轨迹曲率、转向频率及停留时长…

3.3.2 预警机制设计与实现

        系统预警机制依托动态风险评估函数与多维度触发条件实现分级响应。LSTM神经网络模型输出的风险值超出绿色阈值时，系统仅记录人员行为轨迹用于后续分析。当风险值处于黄色区间，系统自动启动声光报警装置，并借助5G网络向管理人员移动终端推送预警信息，同时在LED电子屏实时显示人员位置及风险等级。
        红色预警触…

3.4 系统集成与测试

        系统集成阶段通过硬件部署、软件联调与数据标准化处理完成各模块的有机衔接。硬件层面实施分区式安装策略，UWB定位基站以50米×50米网格形式部署于金属加工区，借助光纤直接连接边缘计算节点；蓝牙Beacon以100米×100米密度覆盖厂区公共区域，Mesh组网设备通过自动发现机制完成参数配置。边缘计算节点部署于厂区制高点…

3.4.1 系统集成方案

        系统集成方案融合分层部署与模块化设计的架构，实现硬件设备、通信链路及软件功能的有机整合。在金属加工区域，UWB定位基站以50米间距呈网格状布设，每个基站通过光纤直接连接边缘计算节点，同时预留5G与WiFi6无线回传接口作为冗余备份。厂区公共区域采用Mesh自组网技术部署蓝牙Beacon设备，以100米×100米的密度实…

3.4.2 功能测试与性能测试

        定位精度测试在金属密集区域与非视距环境两类场景中，系统开展多组对比实验。UWB定位基站以50米间距部署时，金属环境下实测定位误差稳定在4.2厘米；蓝牙Beacon在100米网格覆盖区域的定位偏差≤5厘米。通过动态权重分配算法融合双技术数据后，整体定位精度达到厘米级标准。
        风险预警功能验证系统模拟人员误入高温熔炉…

第四章 结论

        在复杂工业环境中，该系统借助UWB与蓝牙的融合定位技术、边缘计算架构及动态风险评估算法的有机整合，达成了人员定位精度与广域覆盖的平衡。定位响应时间稳定维持在80毫秒以内，金属环境下定位误差不超过4.2厘米，蓝牙标签续航时长可达14个月。在500人规模厂区的测试中，系统数…

致谢

        本论文的顺利完成，离不开导师[姓名]教授的悉心指导。在论文选题方向的确定、系统设计的技术路径规划、实验方案的优化调整，以及论文撰写的逐字打磨过程中，导师始终给予我细致的指导与关键建议。在智能定位算法的迭代优化阶段，导师多次引导我突破技术瓶颈，帮助我明确研究思路，其严谨的治学态度与深厚的学术素养让我受益…

参考文献

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