馬少卿,，孫榮霞，馬征
?。ê颖贝髮W(xué) 電子信息工程學(xué)院,，河北 保定 071000）
摘要：設(shè)計(jì)了一種基于單片機(jī)的老人跌倒檢測(cè)裝置，采用加速度,、陀螺儀傳感器采集原始信號(hào),。在進(jìn)行數(shù)據(jù)融合時(shí)采用自適應(yīng)互補(bǔ)濾波算法，從頻域角度消除噪聲,。針對(duì)該裝置設(shè)計(jì)了一種計(jì)算量小的跌倒檢測(cè)算法,，并且加入了GPS定位裝置和GSM短信模塊。實(shí)驗(yàn)證明該跌倒檢測(cè)算法計(jì)算量小,、誤判率低,，并且能夠?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)定位。
關(guān)鍵詞：跌倒檢測(cè),；加速度,；無(wú)線通信
中圖分類號(hào)：TP212.9文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：ADOI： 10.19358/j.issn.1674-7720.2017.09.029
引用格式：馬少卿，孫榮霞,，馬征.基于單片機(jī)的老人跌倒檢測(cè)裝置［J］.微型機(jī)與應(yīng)用,，2017,36（9）：100-102，105.
0引言
研究表明,，老年人跌倒發(fā)生率高,，后果嚴(yán)重，是老年人的首位傷害死因［1］,。而且跌倒的發(fā)生概率會(huì)隨著年齡的增長(zhǎng)而升高,，如果能夠及時(shí)救助，可有效降低跌倒老人的死亡率［2］,。
目前研究開(kāi)發(fā)人體跌倒檢測(cè)系統(tǒng)方面的技術(shù)主要有兩種：圖像分析法和加速度分析法［3］?；趫D像分析法,，準(zhǔn)確率高,，但是檢測(cè)算法繁瑣，成本高,，不方便攜帶［3］,。基于加速度分析法,，不但成本低,，而且不受環(huán)境的限制，功耗低,，方便攜帶［4］,。
1系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)
本設(shè)計(jì)利用六軸陀螺儀加速度計(jì)MPU6050進(jìn)行原始信號(hào)的采集，采樣頻率為100 Hz,，在進(jìn)行姿態(tài)解算時(shí),，利用互補(bǔ)濾波器進(jìn)行濾波，通過(guò)對(duì)三軸加速信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理,，引入合成加速度,。為了能夠排除干擾，準(zhǔn)確檢測(cè)出跌倒,，將姿態(tài)角和合成加速作為特征量,，引入三級(jí)跌倒檢測(cè)算法。一旦檢測(cè)出跌倒,，立即對(duì)老人的位置進(jìn)行定位,，同時(shí)閃光燈閃爍。等待30 s后,，如果用戶沒(méi)有手動(dòng)取消報(bào)警,，則蜂鳴器發(fā)出聲響，同時(shí)向目標(biāo)手機(jī)和120發(fā)出報(bào)警短信,。系統(tǒng)還設(shè)置了一鍵報(bào)警功能,。用戶的家人可以通過(guò)向本裝置發(fā)送短信來(lái)獲取老人的當(dāng)前位置信息，防止老人走丟,。
系統(tǒng)的硬件主要包括慣性測(cè)量單元（Inertial Measurement Unit,，IMU）、GSM/GPRS模塊,、GPS定位模塊,、藍(lán)牙4.0模塊、以STM32F103ZET6為核心的控制器,、電源模塊,、按鍵等。系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖如圖1所示。
慣性測(cè)量單元選用的是InvenSense公司的MPU6050芯片,，它能夠同時(shí)檢測(cè)三軸加速度和三軸角速度,，可以輸出數(shù)字量，并且傳感器的測(cè)量范圍是可選的,。加速傳感器的測(cè)量范圍選擇為±8 g,，陀螺儀的測(cè)量范圍選擇為±1 000 dps，可以滿足系統(tǒng)的要求,。其外圍電路如圖2所示,。利用芯片內(nèi)部的數(shù)字運(yùn)動(dòng)處理器進(jìn)行姿態(tài)解算，大大降低了開(kāi)發(fā)的使用難度,。
GPS定位模塊選用UBLOX公司的NEO6M模組,，該模塊體積小、功耗低,、搜星能力強(qiáng),，并且可以連接各種有源天線，非常適合應(yīng)用到便攜式設(shè)備中,。
GSM/GPRS模塊選用SIMCOM公司的工業(yè)級(jí)四頻SIM800芯片,，可以實(shí)現(xiàn)低功耗語(yǔ)音和數(shù)據(jù)的傳輸。用戶可以通過(guò)AT指令進(jìn)行撥叫號(hào)碼,、接收短信,、啟動(dòng)GPRS網(wǎng)絡(luò)等功能。
藍(lán)牙4.0模塊選用HM13系列的藍(lán)牙模塊,，用藍(lán)牙進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸最有利的一個(gè)方面就是功耗低,。低功耗藍(lán)牙技術(shù)大幅降低了系統(tǒng)的功耗，只需要用硬幣大小的電池即可保證系統(tǒng)正常運(yùn)行幾個(gè)月,，非常適合應(yīng)用在便攜式設(shè)備中,。
按鍵的主要功能是提供手動(dòng)報(bào)警和手動(dòng)取消報(bào)警，以降低系統(tǒng)的漏判和誤判對(duì)用戶造成的損失,同時(shí)還設(shè)置了一鍵報(bào)警的功能,。
2跌倒檢測(cè)算法
2.1特征值預(yù)處理
運(yùn)動(dòng)過(guò)程中加速度傳感器測(cè)出的X軸,、Y軸和Z軸的加速度分別為a2x、a2y和a2z,。合成加速度為三軸加速度的平方和再開(kāi)方,。合成加速度的大小可以表征人體運(yùn)動(dòng)的激烈程度［5］。
2.2姿態(tài)解算
在進(jìn)行數(shù)據(jù)解算時(shí)通過(guò)對(duì)角速度積分獲得人體姿態(tài)角,，短時(shí)間內(nèi)精度高,，但是陀螺儀存在漂移誤差，經(jīng)過(guò)積分運(yùn)算后會(huì)變成積累誤差,，最終導(dǎo)致電路飽和,。相反利用加速度求解姿態(tài)角,，其測(cè)量誤差不會(huì)隨時(shí)間的積累而增加［6］。但是加速度傳感器在人體運(yùn)動(dòng)時(shí)會(huì)給測(cè)量帶來(lái)白噪聲,，短時(shí)間內(nèi)精度較低,。
通過(guò)上述分析可知,，加速度傳感器低頻段動(dòng)態(tài)響應(yīng)較好,，但是在高頻段表現(xiàn)不好。陀螺儀動(dòng)態(tài)響應(yīng)好,，但是存在漂移誤差,。所以在進(jìn)行數(shù)據(jù)融合時(shí)采用自適應(yīng)互補(bǔ)濾波算法，從頻域的角度來(lái)消除噪聲,，發(fā)揮它們各自的優(yōu)勢(shì),，輸出穩(wěn)定可靠的姿態(tài)角［7］?；パa(bǔ)濾波器的原理框圖如圖3所示,。
其中x為實(shí)際的姿態(tài)角，u1和u2為傳感器在測(cè)量時(shí)引入的高頻噪聲和低頻噪聲,。加速度傳感器引入的高頻噪聲由低通濾波器F1(s)濾除,，陀螺儀引入的低頻噪聲由高通濾波器F2(s)濾除。兩個(gè)濾波器在頻域上具有互補(bǔ)特性,，濾波器的傳遞函數(shù)滿足F1(s)+F2(s)=1,。
2.3分類過(guò)程
通過(guò)上一小節(jié)的分析，設(shè)計(jì)了跌倒檢測(cè)算法,，檢測(cè)參數(shù)為合成加速度和姿態(tài)角,。為了了解跌倒過(guò)程中加速度變化規(guī)律，將檢測(cè)裝置放于腰間,，測(cè)試者模仿老人跌倒,，并同時(shí)記錄測(cè)試者三軸加速度變化。選取測(cè)試過(guò)程中具有代表性的一組數(shù)據(jù),，用Excel進(jìn)行繪圖分析,。如圖4所示。
從圖4中可以看出,，當(dāng)人體靜止時(shí),，合成加速度在1g左右。當(dāng)測(cè)試者跌倒時(shí),，其加速度先減小,，然后增大，最后趨于平穩(wěn),。整個(gè)過(guò)程持續(xù)了2 s左右,。由此可以得到，跌倒是一個(gè)短暫的過(guò)程，這一過(guò)程測(cè)試者經(jīng)歷了失重,、撞擊和靜止三種狀態(tài),。
跌倒過(guò)程中合成加速度最大值在2.6g上下，且有7個(gè)連續(xù)的采樣點(diǎn)合成加速度都在2.0g以上,。并且通過(guò)對(duì)人體姿態(tài)角采樣,，在跌倒后至少有一個(gè)姿態(tài)角的絕對(duì)值大于45°。
用同樣的方法模擬老人正常走,、快步走,、坐下起立、跳躍,、跑步等日?；顒?dòng)，同時(shí)對(duì)合成加速度和姿態(tài)角進(jìn)行了采樣,、繪圖,、分析［8］，結(jié)果如表1,。
通過(guò)上述分析,，把連續(xù)6個(gè)采樣點(diǎn)的合成加速度大于2.0g作為分類條件，可將跌倒與正常走等非劇烈運(yùn)動(dòng)區(qū)分開(kāi),。同時(shí)還可以將跌倒與快步走,、跑步等周期性劇烈運(yùn)動(dòng)區(qū)分開(kāi)。為了減小誤判率,，可將跌倒后的類靜止?fàn)顟B(tài)作為分類條件,。最后通過(guò)判斷人體的姿態(tài)，進(jìn)一步減小誤判率,。
3實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
為了測(cè)試跌倒檢測(cè)裝置的誤判率和漏判率,，邀請(qǐng)5名志愿者（年齡：23～27歲，身高：160～180 cm,，男2人,，女3人）分別模仿老人正常走、快步走,、坐下,、跑步、跳躍等日?；顒?dòng),，共測(cè)得125組數(shù)據(jù)，如表2所示,。另外讓5名志愿者模仿老人向前,、向后,、向左、向右跌倒,。共測(cè)得100組數(shù)據(jù),。
從表2可以看到，檢測(cè)裝置對(duì)于正常走,、快步走等運(yùn)動(dòng)的誤判率為0%,，而對(duì)于跳躍、跑步等劇烈運(yùn)動(dòng)的誤判率達(dá)4%,?？紤]到老人進(jìn)行激烈活動(dòng)的次數(shù)較少,，如果出現(xiàn)誤判,，老人可以手動(dòng)取消報(bào)警信號(hào)。
測(cè)試者在模仿老人跌倒試驗(yàn)中,，向前或向后跌倒時(shí),，漏判次數(shù)較少，準(zhǔn)確率高達(dá)92%,。但是在向左或向右跌倒時(shí),，漏判次數(shù)較多。這是由于測(cè)試者均為模擬老人跌倒,，而且跌倒的方向并不是嚴(yán)格意義上的某一方向,，所以會(huì)出現(xiàn)不同程度的漏判。在檢測(cè)到跌倒以后,，該裝置能夠?qū)瑴y(cè)試者位置信息的短信息完整地發(fā)送到目標(biāo)手機(jī),。
4結(jié)論
本文設(shè)計(jì)了一種基于單片機(jī)的老人跌倒檢測(cè)裝置，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)老人跌倒檢測(cè),，并且利用GPS對(duì)老人進(jìn)行定位,，同時(shí)將報(bào)警信息發(fā)送到目標(biāo)手機(jī)上。此裝置容易擴(kuò)展,，可加入可燃?xì)怏w探測(cè)器,、心率檢測(cè)傳感器，組成一套針對(duì)老人健康的檢測(cè)系統(tǒng),。
參考文獻(xiàn)
?。?］ 王劍.基于MEMS三軸加速度計(jì)的跌倒檢測(cè)電路的設(shè)計(jì)［J］.自動(dòng)化技術(shù)與應(yīng)用,2013,32(6):81-84.
［2］ 陳煒,佟麗娜,宋全軍,等.基于慣性傳感器件的跌倒檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)［J］.傳感器與微系統(tǒng),2010,29(8):117-119.
?。?］ 王榮,章韻,陳建新.基于三軸加速度傳感器的人體跌倒檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)［J］.計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2012,32(5):1450-1452.
?。?］ 徐雷,張瑾,馬騰,等.基于GSM網(wǎng)絡(luò)的老年人身體姿態(tài)檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)［J］.信息化研究,2014,40(6):65-68.
［5］ 谷敏敏,劉進(jìn)軍,安寧.基于多姿態(tài)識(shí)別的被動(dòng)入侵檢測(cè)模型研究［J］.傳感器與微系統(tǒng),2015,34(6):17-20.
?。?］ 孫金秋,游有鵬,傅忠云.基于自適應(yīng)顯式互補(bǔ)濾波的姿態(tài)解算方法［J］.測(cè)控技術(shù),，2015,34(4):24-27.
?。?］ 杜波,張卓,劉垚.卡爾曼濾波在人體姿態(tài)檢測(cè)中的應(yīng)用［J］.長(zhǎng)春工程學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2015,16(3):98-101.
［8］ 李易陸,陳洪波,蔣曉旭,等.基于三軸加速度傳感器的人機(jī)交互智能手環(huán)［J］.桂林電子科技大學(xué)學(xué)報(bào),2015,35(5):412-415.