伴随智能制造的快速发展,使得工业室内定位技术的研究和应用得到了快速发展。在工业生产中,可以通过室内定位技术对货物、人员、危险品等进行定位追踪,从而帮助简化管理,提升生产效率,降低生产风险系数。目前大多数的室内定位系统在定位过程中均会出现定位坐标浮动的问题,以及定位数据异常导致的定位失败的问题。这些问题的发生会大大降低定位系统的定位精准度和稳定性,同时针对当前大多数室内定位算法是在二维坐标系下进行定位处理的,存在不能真实反映标签节点高度坐标的问题,故本文在三维坐标系下展开室内定位算法的研究和测试工作。首先,针对标签节点定位坐标浮动的问题,通过对采集的定位数据进行分析处理后,发现当标签节点处于静止状态时每次采集的定位数据都是不一样的,且存在一定误差,导致所求位置坐标发生浮动。从标签节点运动状态分类的角度出发,通过借助机器学习分类算法来对运动状态进行判断处理,其中指定加速度和距离差的差作为模型特征进行模型训练,所得分类算法模型可以很好的对运动状态进行判断。根据判断出的运动状态,再进一步判断是否需要重新计算当前标签节点的位置坐标,从而解决位置坐标浮动的问题,提升室内定位系统的稳定性和精准度。其次,针对异常定位数据导致室内定位系统产生无解或错解的问题,经过对采集的定位数据预处理后,分析发现其属于时间序列数据。从对定位数据预测处理的角度出发,通过借助时间序列预测模型以及机器学习预测算法等技术,来对出现异常的定位数据进行预测处理,避免出现定位失败的情况。通过对采集的定位数据划分数据序列,进行预测模型的训练,并对预测模型的预测效果进行分析,发现经过定位数据预测处理可以很好的解决无解或错解的问题,进一步提升室内定位系统的稳定性和精准度。最后,针对上面两个问题的解决方案,进行了三维室内定位算法的整合处理。通过借助基于UWB的异步TDOA定位模型来成功解决了室内定位系统所面临的时钟同步问题,在一定程度上降低了系统复杂性。之后通过借助基于TDMA的UWB无线通信方式,实现对系统中的各个标签节点划分时隙分配通信资源,从而避免数据碰撞的问题发生,实现多标签节点的实时定位。本文最终通过实际搭建的三维室内定位测试系统进行测试,测试结果验证了该三维室内定位算法具有较高的定位精度和稳定性。