2. 针对性系统架构与算法创新

解决方案必须是异构、弹性、智能的系统。

A. 混合定位网络（硬件层）
仅依赖蓝牙存在风险。多技术融合至关重要。

• 主要基础设施：蓝牙5.1/5.2 Mesh网络。
  • 信标作为通信枢纽： 使用坚固、本质安全（如ATEX/IECEx认证）的蓝牙信标。它们应形成自愈式Mesh网络，用于中继数据和定位信号，消除单点故障。
  • 基于角色的功能：
    • 锚点节点： 固定于已知坐标（入口、走廊交叉点）。在关键决策点使用支持AoA的节点作为高精度“检查点”。
    • 参考节点： 安装在车辆（如矿用铲运机）上或由主管携带。这些节点成为移动锚点，动态改善固定基础设施覆盖不佳区域的覆盖范围和精度（协同定位）。
• 次级技术融合：
  • UWB（超宽带）： 部署在超高风险区域（如活跃爆破面、重型机械附近），这些地方需要厘米级精度保障安全。混合蓝牙-UWB标签可使用蓝牙进行粗略、低功耗跟踪，并在指定区域“唤醒”UWB进行精确定位。
  • 惯性测量单元： 对此场景至关重要。 每个工作人员的标签和车辆必须配备高质量的IMU（加速度计、陀螺仪、磁力计）。
    • 算法创新：PDR（行人航位推算）+ 蓝牙校准。 使用IMU数据进行连续的步态和航向估计。使用蓝牙信号（即使偶发）不作为直接点定位，而是作为“校准锚点” 来重置IMU累积的漂移。这提供了平滑、连续的跟踪，即使在蓝牙覆盖降至1-2个信标时。
  • 车辆上潜在的激光雷达/SLAM： 对于自动或引导车辆，其车载精确定位信息可以通过Mesh网络共享，以改善整体环境模型。

B. 先进算法核心（软件层）
这是核心知识产权的所在。

• 1. 环境自适应指纹识别2.0：
  • 问题： 传统指纹识别在动态矿山环境中失效。
  • 创新：生成式AI用于指纹合成。
    • 使用变分自编码器 或生成对抗网络 从初始校准数据中学习环境潜在的“射频景观”模型。
    • 当报告物理变化时（如新墙体、机械移动），系统可以利用AI模型和少量新的参考测量值，合成生成受影响区域的更新指纹地图，从而大幅减少重新勘测工作量。
• 2. 适用于恶劣射频环境的鲁棒概率滤波：
  • 问题： 标准卡尔曼滤波在非高斯噪声（恶劣射频中常见）下失效。
  • 创新：混合粒子滤波 + 上下文数据。
    • 使用粒子滤波 来表示人员位置的多模态不确定性（例如，可能在两条相似走廊之一）。
    • 融合非射频上下文数据 来加权粒子：
      • 地图匹配： 如果粒子提示穿墙运动，则其权重降低。
      • 活动识别： 工作人员是在行走、奔跑、爬行还是静止？这约束了运动模型。
      • 门禁记录： 工作人员是否刷卡进入了特定区域？这可以在该闸门附近实例化粒子。
• 3. 去中心化与边缘中心智能：
  • 问题： 依赖中央服务器是一个脆弱点。
  • 创新：设备端与Mesh网络协同定位。
    • 标签上的轻量级算法： 工作人员标签运行简化版的滤波器（例如，轻量级PDR+蓝牙卡尔曼滤波）来计算本地位置估计。
    • Mesh协调优化： 标签通过蓝牙Mesh网络与附近标签和固定锚点共享原始观测数据（RSSI，IMU摘要）和本地估计。共识算法在边缘设备（锚点/网关）上运行，以优化本地集群的位置，提供冗余性，并抵御中央系统故障。

3. 面向工业用途的SDK与模块固化

SDK必须是鲁棒、安全、模块化的，以便集成到工业安全平台中。

A. SDK架构：

industrial_positionsdk/
├── core_engine/ # 核心算法
│ ├── harsh_env_filter.c # 粒子/卡尔曼混合滤波
│ ├── pdr_imu.c # IMU处理与步态检测
│ ├── mesh_pos_coord.c # 协同定位逻辑
│ └── ai_fingerprint.c # 设备端推理模型
├── safety_features/ # 任务关键模块
│ ├── geofence_alert.c # 地理围栏警报
│ ├── man_down_detector.c # 人员倒地检测
│ └── proximity_warning.c # 近距离警告
├── platform_abstraction/ # 平台抽象层
│ ├── ble_mesh_io.c # 蓝牙协议栈抽象
│ ├── imu_driver.c # IMU驱动抽象
│ └── secure_storage.c # 安全存储
├── interfaces/ # 接口层
│ ├── sdk_api.h // 核心API
│ ├── safety_callback.h // 安全警报回调
│ └── data_model.h // 数据模型
└── integrations/ # 集成模块
├── opc_ua_client/ // OPC UA工业协议集成
└── restful_client/ // 云上报集成

B. 面向安全的关键API设计：

// 安全至上 - API必须清晰明确
typedef enum {
警报_无 = 0,
警报_人员倒地,
警报_地理围栏突破,
警报_近距离警告,
警报_紧急按钮触发 // 硬件按钮按下
} 安全警报类型;

typedef struct {
float x, y, z;
float 精度估计;
uint32_t 时间戳;
运动状态 活动状态; // 行走、静止、跌倒
电池等级 电量;
} 人员定位信息;

// 核心安全API
int ipsdk_初始化安全模式(const 安全配置 *配置);
int ipsdk_开始追踪带警报(void);
int ipsdk_注册安全回调(安全警报回调函数 回调);
人员定位信息 ipsdk_获取最后有效位置(void); // 即使数据陈旧也返回一个位置

// 应急与配置
int ipsdk_触发集结检查(void); // 向网关上报范围内所有标签
int ipsdk_更新地理围栏区域(const 地理围栏多边形 *区域, 区域类型 类型);

C. 部署与打包：

• 用于嵌入式标签/锚点： 提供静态库（libipsdk_core.a），内存占用目标 < 128KB RAM。包含一个基于RTOS的参考固件项目。
• 用于网关/边缘服务器： 提供Linux共享库（libipsdk_server.so），包含更丰富的功能（AI模型、日志数据库）。
• 用于控制室集成： 提供高可用性Docker容器，附带gRPC/OPC UA接口，可直接部署在工业服务器上。
• 合规包： 包含经过认证的加密库的关键模块，用于安全通信和审计追踪。

4. 试点系统实施路线图

1. 第一阶段：环境研究与原型开发（2-3个月）
   • 在代表性区域部署小型测试网络（10-15个节点）。
   • 在不同条件（设备运行/停止、不同人员密度）下收集大量射频指纹数据。
   • 使用这些数据训练和验证初始的AI指纹模型和恶劣环境滤波器。
   • 开发基本的人员倒地检测和地理围栏逻辑。
2. 第二阶段：试点部署与SDK强化（4-6个月）
   • 部署一个完整区域系统（如一个矿山水平或工厂侧翼），包含50-100个节点。
   • 将SDK集成到试点版的工作人员标签和网关中。
   • 严格测试核心安全功能： 模拟人员倒地、地理围栏突破和通信中断事件。
   • 根据实际延迟、功耗和可靠性数据迭代优化SDK。
3. 第三阶段：系统集成与认证（6个月以上）
   • 将定位SDK/数据流集成到现场的现有安全管理平台和物理门禁控制系统中。
   • 启动硬件组件的本质安全认证正式流程。
   • 最终确定控制室软件的高可用性架构。
   • 制定系统扩展、节点更换和灾难恢复的操作流程文档。

5. 该场景下的关键成功指标

• 安全性：
  • 人员倒地警报检测时间：< 30秒。
  • 演练期间集结名单准确率：> 99.9%。
  • 误报近距离警报率：< 0.1% / 小时。
• 性能：
  • 保证位置更新率： 即使在覆盖不佳时，也必须至少每10秒提供一次位置（利用PDR）。
  • 定位精度： 走廊内1-3米（蓝牙），高风险区域内< 0.5米（UWB）。
• 可靠性：
  • 系统正常运行时间：> 99.95%。
  • 标签电池寿命（正常使用）：> 30天。
  • Mesh网络在节点故障后的自愈时间：< 10秒。

为危险环境导航进行创新，其重点从纯粹的算法精度转向系统级弹性、安全设计优先和操作实用性。最终的创新在于形成一个容错的定位基础设施，使其成为可靠、无形的安全底层，在世界上最具挑战性的工作场所中保障生命安全和提升运营控制力。