由于城市中的公共场所面积过大,依靠人工无法及时了解大规模垃圾桶的状态和使用情况,为了提高对垃圾桶的管理水平,利用物联网技术对大规模垃圾桶进行智能化管理引起人们广泛关注。为了及时、便捷地对垃圾桶进行有效管理,设计并实现了一种基于物联网技术的智能垃圾桶系统,探索了垃圾桶定位算法。针对目前现有智能垃圾桶系统功能单一、成本较高、缺乏室内公共环境应用场景的问题,设计了一种室内智能垃圾桶系统。该系统以高性能低成本的STM32单片机为主控,结合温湿度检测模块、垃圾剩余量检测模块、气体状态检测模块、倾斜状态检测模块、垃圾桶盖开关控制模块、Wi Fi信息采集模块六个功能模块,借助消息队列遥测传输协议（Message Queuing Telemetry Transport,MQTT）与上位机通信,实现了远程状态监测、通信控制开关和室内定位功能。首先,设计系统状态检测及控制方案,完成系统状态数据的采集。然后,对ESP8266Wi Fi模块进行Smart Config配网绑定,通过监听无线接入点（Access Point,AP）信道提高配网效率。接着,分析MQTT协议特点和通信流程,设计适合系统的消息主题和内容,实现消息传输的访问认证和SSL安全性优化,并通过自适应心跳保活机制、断线重连机制、连接状态反馈和重复丢失消息处理的系列改进措施提高复杂网络中MQTT通信的稳定可靠性。最后,开发手机软件,实现系统状态数据的显示和远程控制设备。实验表明,系统各功能模块测试结果准确可靠、通信较为稳定,验证了系统设计方案的可行性。为了提高室内垃圾桶的定位精度和定位效率,设计了基于Wi Fi位置指纹的室内垃圾桶定位方案。首先,离线采集Wi Fi信息构建位置指纹库,通过分析Wi Fi信号特性采用基于卡尔曼滤波和多系数AP选择的指纹库优化方案降低指纹库维度,提高鲁棒性。接着,基于AP集合相似度确定初始聚类中心,引入余弦相似度作为聚类距离度量,利用汤普森校验筛选聚类异常参考点对指纹库参考点进行聚类分区,提高分区定位的准确率。然后,ESP8266采集的Wi Fi信息作为测试点指纹上传至MQTT服务器,在线匹配阶段对测试点分区定位,并对分区边缘点进行处理。最后,采用核主成分分析（Kernel Principal Component Analysis,KPCA）提取指纹特征,利用改进的自适应K值加权近邻算法（Self-adaption-k Weighted K Nearest Neighbor,SWKNN）对测试点精准定位。实验表明,在定位精度和定位效率上,经指纹库优化和改进的分区与KPCA-SWKNN融合定位算法,较传统定位算法及其他改进算法均有改善,垃圾桶在线定位精度在1.64m左右。