在铁路场站日常作业中,车辆溜逸隐患已成为最常见且为最重要的事故隐患之一,有必要也十分迫切需要相关手段来减轻此类事故隐患所带来的巨大损失。铁鞋是一种常用的铁路防溜器具,为了能够实时掌握防溜铁鞋的工作状态,及时发现防溜铁鞋错撤漏撤、铁鞋被盗、溜逸等异常情况,有必要研制一种能够对铁鞋密贴状态、位置信息、溜逸情况等实施监管的智能铁鞋防溜防盗系统。本文围绕基于铁鞋的室内定位算法与智能铁鞋终端系统设计两方面进行研究,为智能铁鞋设计与室内定位方法提供新思路。文章首先基于蓝牙设备对室内定位算法进行相关设计。分析目前基于RSSI（Received Signal Strength Indicator,信号强度指示）的蓝牙定位算法存在的不足,同时针对经典蓝牙定位方法存在的问题,提出权重优化四点定位算法理论,并利用粒子群算法对该问题进行求解,通过相关仿真与实验验证了定位算法的精度。为提高移动状态下智能铁鞋终端的定位精度,同时弥补单一蓝牙定位存在的不足,提出基于EKF（Extended Kalman Filter,扩展卡尔曼滤波）的融合定位的室内定位算法将蓝牙定位结果与航位推算定位相结合,通过仿真分析该算法的可行性与存在的问题。开展单因素仿真定位试验,比对不同的过程噪声与量测噪声对定位结果的影响并进行分析,基于上述分析结果提出并设计具有参数噪声自适应的AEKF（Adaptive Extended Kalman Filter,自适应扩展卡尔曼滤波）室内融合定位算法,利用不同的算法进行仿真定位并比对定位结果。由结果可知,较之于经典EKF融合定位算法,AEKF融合定位算法具有更高的定位精度。针对智能铁鞋终端的功能需求,本文以STM32L051作为主控芯片进行铁鞋终端系统的软硬件设计,具体功能包括测距、接收蓝牙信号、位姿检测、GPS定位以及与上位机通讯等。硬件电路主要包括物联网通讯模块、充电模块、蓝牙接收模块、测距模块等,并完成PCB板设计。在终端软件设计中,基于状态机的思想对主程序进行编写,并编写相关子模块程序,并对相关的功能模块进行测试。最终基于硬件平台对文章提出的相关算法进行实验,验证本文提出相关算法的可靠性与稳定性。