我国金属矿资源丰富，矿车是矿山生产的一种重要纽带运输装备，主要用于运输、提升或装载矿石、材料与人员，然而矿难事故却时常发生。针对现有井下矿车监测系统的布线困难、信息化和可视化水平低等问题，研究并设计了一种基于WSN的地下矿车定位及安全监测系统，实时、合理、高效的调度矿车，从而有效提高了金属矿井安全生产水平与救灾效率。文章重点介绍了系统总体方案、节点软硬件设计、系统定位与跟踪算法的选择及优化、ZigBee组网路由协议及算法的改进、上位机管理系统的开发及实验验证。　　（1）首先分析了金属矿井地下矿车监管现状、不足和未来安全监测要求，结合调研，对井下环境，电磁波在井下传输特性与损耗，以及节点方向对信号传输的影响分析与研究后，提出了系统的总体方案设计以及三类节点的部署方式。　　（2）选择了ZigBee网状拓扑组网方案，并提出了改进路由算法AODV-RD来形成自恢复能力的多跳MESH路由线路，为系统数据的稳定传输提供最优路线。　　（3）在基于CC2530核心芯片上进行汇聚节点、固定参考节点、矿车车载移动未知节点的硬件电路设计。在分析了这三类节点的主要工作流程后，利用IAREW8051软件实现了三类节点的组网软件开发。　　（4）针对选取的RSSI定位算法和PF跟踪算法实现矿车的定位跟踪并进行仿真，通过参数优化及二次线性拟合推导出信号传输的测距模型，并提出加权质心算法使平均定位误差降低了74.94％，PF跟踪算法相比于EKF与UKF算法的跟踪误差最小。　　（5）本系统还应用RBF神经网络对矿车的速度进行预测预警，其预测值的均方误差为0.04695明显小于BP神经网络的0.11796，预测精度较好，能够很好的符合系统设计的要求。　　文章采用PC机、CC2530节点与智能小车搭建了一个简易的系统进行实验，通过基于LabVIEW和C＃语言开发的上位机系统对定位与跟踪效果比较和分析，验证了系统在井下应用的合理性与可行性。系统成本低、稳定性与可靠性好、功耗低、鲁棒性强，弥补了现有金属矿井监测系统的不足，具有较高实用价值和创新性。