地铁车辆停运后需要返场检修,此时需要巡检人员按流程对地铁车辆进行仔细的检查。由于地铁车辆检修大都在深夜进行,巡检人员会出现犯困懈怠、检查不仔细等违反检修流程的情况。为了更好地记录巡检人员的巡检过程,本文设计了一套基于UWB和惯性导航技术相结合的定位系统来获取巡检人员在巡检过程中的位置,根据系统定位结果判断巡检人员是否按规定完成作业。首先,根据地铁检修场内环境特点和巡检人员定位系统的需求进行分析,给出了“下位机（基站+标签）+上位机”的UWB定位方案,采用“DS-TWR+TOA”的UWB定位算法。考虑到环境中的NLOS会使得UWB定位系统精度变差,采用将UWB和INS相结合的定位方法来降低NLOS带来的影响。使用一种基于接收信号能量强度的NLOS识别方法筛选出LOS下的TOA信息进行TOA定位解算。当LOS环境下的TOA数量少于3个时,设计了基于EKF的UWB和INS紧组合算法进行融合定位。其次,设计了由高性能低功耗嵌入式处理器STM32F103T8U6、超高时间分辨率的UWB芯片DW1000及易于开发的微惯性测量器件MPU6050组成的定位系统硬件。系统硬件具有总体尺寸小、功耗低、便携性好、定位精度高等优点。然后,确立了以“.NET Framework4.0+C#+MALAB”的软件算法开发方案,发挥.NET便捷的桌面应用开发、MATLAB强大的数学计算能力,以及C#语言兼容性好的特性,高效地完成了系统的算法程序设计。通过仿真,验证了地铁巡检人员处于LOS环境和NLOS环境中系统的定位精度及所设计算法的有效性。最后通过在地铁检修场内的实验,验证了基于UWB和INS的巡检人员定位系统的性能,系统在LOS环境下误差在15厘米以内,在NLOS环境下误差在0.8米以内。