可穿戴式跌倒檢測系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

可穿戴式跌倒檢測系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

0智能識(shí)別法這種衰落是對老年人健康乃至生命的嚴(yán)重威脅，也是社會(huì)的嚴(yán)重負(fù)擔(dān)。在我國,跌倒是65歲以上老年人首位傷害死因。通過多傳感器獲取人體跌倒行為的運(yùn)動(dòng)學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別和及時(shí)預(yù)警,從而減小老年人跌倒帶來的傷害具有重要意義。目前,針對老年人跌倒的自動(dòng)檢測方法主要有3種:1)通過視頻檢測;2)音頻和振動(dòng)識(shí)別;3)通過隨身佩戴的裝置,它們能夠即時(shí)檢測出跌倒。第3種方法使用簡單,價(jià)格低廉,易于與現(xiàn)有的無線通信技術(shù)、智能識(shí)別技術(shù)等相結(jié)合,從而達(dá)到較好的檢測/報(bào)警效果。其中,基于三維加速度傳感的系統(tǒng)成為目前國內(nèi)外研究跌倒檢測的主要趨勢,加速度閾值是最常見的跌倒判定方式;如,加州大學(xué)伯克利分校設(shè)計(jì)的家用穿戴式無線跌倒監(jiān)測系統(tǒng),國內(nèi)浙江大學(xué)、重慶大學(xué)研制的基于加速度傳感器的跌倒檢測裝置。然而,由于人體日常行為活動(dòng)比較復(fù)雜,根據(jù)先驗(yàn)閾值的跌倒判別算法在實(shí)際應(yīng)用中存在不同程度的誤判,單純依據(jù)加速度傳感器的信息難以進(jìn)行跌倒行為的準(zhǔn)確判斷。本文將人體運(yùn)動(dòng)的角速度信息作為跌倒行為判別的有效補(bǔ)充,構(gòu)建了以三軸加速度傳感器MMA7260Q,雙軸陀螺儀IDG—300,STM32微處理器和無線通信模塊為核心的跌倒行為實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng),并利用研制的樣機(jī)進(jìn)行了人體日?；顒?dòng)與跌倒行為的實(shí)驗(yàn)測試研究,提出了基于人體運(yùn)動(dòng)特征參數(shù)的跌倒識(shí)別算法。1可佩戴式采集設(shè)計(jì)由于系統(tǒng)裝置需要安裝在人體身上檢測運(yùn)動(dòng)特征參數(shù),不能影響人的正常動(dòng)作,因此,采用可穿戴式設(shè)計(jì),體積需要盡量小以便于攜帶,另外,采集裝置應(yīng)帶有儲(chǔ)存數(shù)據(jù)的裝置。1.1傳感器的應(yīng)用加速度特征是人體運(yùn)動(dòng)特征中一個(gè)重要參量,人體正常行走時(shí),加速度周期性的規(guī)則變化,而在發(fā)生跌倒時(shí)刻,加速度會(huì)發(fā)生劇烈變化,加速度的變化可以反映出人體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的變化,因此,采用三軸加速度傳感器監(jiān)測加速度特征,本設(shè)計(jì)采用飛思卡爾半導(dǎo)體的三軸MEMS加速度傳感器MMA7260Q,其最大量程為±6gn;在±6gn量程時(shí)靈敏度為200mV/gn。老人在發(fā)生危險(xiǎn)性跌倒之前,會(huì)出現(xiàn)一系列的警示,特別是平衡感越來越差。老年人步態(tài)的基本特點(diǎn)是下肢肌肉收縮力下降,腳跟著地,踝、膝屈曲動(dòng)作緩慢,伸髖不充分,導(dǎo)致行走緩慢,步幅變短,行走不連續(xù),腳不能抬高到一個(gè)合適的高度;利用角速度傳感器能夠及時(shí)檢測到跌倒征兆并與日?；顒?dòng)區(qū)分。在跌倒過程中俯仰角的變化最為明顯,另外,倒地之后的姿態(tài)與翻轉(zhuǎn)角有關(guān),因此,采用雙軸陀螺儀檢測角速度的變化。本設(shè)計(jì)中陀螺儀選擇InvenSense公司的雙軸MEMS陀螺儀IDG—300,其量程為±500°/s。1.2高速a/d轉(zhuǎn)換處理接口微處理器單元采用ST公司的基于Cortex—M3內(nèi)核的STM32系列單片機(jī),其構(gòu)架先進(jìn),內(nèi)核頻率72MHz,可以滿足數(shù)據(jù)處理的要求。外設(shè)包含了高性能的12位高速A/D轉(zhuǎn)換器以及高速SPI總線,USART接口等多種總線接口。片內(nèi)總線有DMA通道,從A/D轉(zhuǎn)換器得到的數(shù)據(jù)可以直接送往各總線接口而不需要CPU干預(yù)。1.3sd卡存儲(chǔ)單元在系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)采集模式中,為了分析跌倒過程中各傳感器信號(hào)的變化,需要將傳感器的原始數(shù)據(jù)存儲(chǔ)并發(fā)送至上位機(jī)分析。在采集數(shù)據(jù)的過程中原始數(shù)據(jù)量大,無線模塊傳輸過程中可能會(huì)出現(xiàn)丟包現(xiàn)象,因此,需要數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元記錄傳感器的原始數(shù)據(jù)。SD卡插拔方便,價(jià)格低廉,適合于作為便攜式存儲(chǔ)設(shè)備,在此采用SD卡作為存儲(chǔ)單元。通過SPI總線和STM32單片機(jī)連接,開啟DMA通道,可以將A/D轉(zhuǎn)換器的轉(zhuǎn)換結(jié)果直接傳送到SPI總線上,從而減少內(nèi)核用于搬運(yùn)數(shù)據(jù)的時(shí)間。1.4無線傳感器模塊系統(tǒng)加入無線通信模塊,在算法驗(yàn)證模式下開啟無線通信,系統(tǒng)實(shí)時(shí)處理傳感器數(shù)據(jù),并將處理好的數(shù)據(jù)通過無線模塊發(fā)送至上位機(jī),一旦檢測到跌倒,立即發(fā)出報(bào)警信號(hào)。無線模塊使用NF905成品模塊。系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。2plc軟件模塊系統(tǒng)軟件基于ST公司的STM32標(biāo)準(zhǔn)外設(shè)庫,采用分層結(jié)構(gòu)編寫。實(shí)現(xiàn)信號(hào)通道選擇與A/D轉(zhuǎn)換,數(shù)據(jù)處理,控制無線模塊數(shù)據(jù)發(fā)送,SD卡數(shù)據(jù)存儲(chǔ),工作狀態(tài)選擇等任務(wù)。系統(tǒng)軟件的層次結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。(cortexmicrocontrollersoftwareinterfacestandard,CMSIS)為ARM提供的Cortex微處理器的軟件接口標(biāo)準(zhǔn),提供了內(nèi)核與外設(shè)、實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)和中間件設(shè)備之間的通用接口。STM32標(biāo)準(zhǔn)外設(shè)庫中提供了針對MCU外設(shè)的總線級(jí)操作函數(shù),在此基礎(chǔ)上編寫總線驅(qū)動(dòng)程序,實(shí)現(xiàn)各總線的初始化配置與基本操作。通過調(diào)用總線驅(qū)動(dòng)函數(shù)編寫設(shè)備級(jí)的驅(qū)動(dòng)函數(shù),提供各模塊的操作,實(shí)現(xiàn)軟件的模塊化。同時(shí)移植嵌入式Fatfs文件系統(tǒng),將采集得到的傳感器數(shù)據(jù)直接以文本格式存儲(chǔ)在SD卡中,可以在電腦上直接讀取數(shù)據(jù)文件。應(yīng)用程序利用狀態(tài)機(jī)思想實(shí)現(xiàn),將系統(tǒng)劃分為采集狀態(tài)和低功耗狀態(tài),并在采集狀態(tài)中劃分多個(gè)子狀態(tài),通過狀態(tài)的跳轉(zhuǎn)進(jìn)行相關(guān)的任務(wù)操作。3adl動(dòng)作模擬實(shí)驗(yàn)分別包括模擬摔倒和每天生活中的活動(dòng)(activitiesofdailyliving,ADL)的實(shí)驗(yàn)。受試者為50~80kg的青年健康志愿者,將實(shí)驗(yàn)裝置通過松緊帶和自粘扣固定于受試者后背上。模擬摔倒為模擬意外前向摔倒。ADL動(dòng)作包括正常行走、快速行走、坐下起立動(dòng)作、蹲下起立動(dòng)作。在運(yùn)動(dòng)過程中,慣性單元附著在人身上,其坐標(biāo)系隨同人體坐標(biāo)系,坐標(biāo)原點(diǎn)即為安裝位置。如圖所示,前向?yàn)閤軸,側(cè)向右手方為y軸,豎直向上方向?yàn)閦軸,同時(shí)俯仰角方向與翻轉(zhuǎn)角方向分別如圖3所示。4人體坐標(biāo)系分析對于采集得到的數(shù)據(jù)在預(yù)處理之后,可以提取出相關(guān)的特征量,進(jìn)一步對是否摔倒做出判斷。實(shí)驗(yàn)中建立了人體的坐標(biāo)系,在跌倒的過程中與標(biāo)準(zhǔn)參照系之間會(huì)產(chǎn)生比較大的差值。通過加速度信號(hào)得到的姿態(tài)分析可以判斷最終是否跌倒;在人體跌倒過程中,無論朝向哪個(gè)方向,豎直方向的速度和位置會(huì)發(fā)生變化,加速度和俯仰角也都會(huì)產(chǎn)生較大范圍的變化,因此,用加速度值與角速度值提取特征量可以作為判斷的依據(jù)。4.1wsfm情況圖4即跌倒時(shí)3個(gè)軸向加速度信號(hào)圖,圖中曲線清楚的表明了正向跌倒過程中各方向的加速度變化情況,設(shè)置的采樣頻率為250Hz。實(shí)線為X方向的加速度,起始狀態(tài)下X方向與重力方向幾乎垂直,因此,加速度接近于0gn;點(diǎn)線為Z方向加速度,起始狀態(tài)下與重力方向幾乎垂直,因此,加速度值約等于1gn;虛線為Y方向加速度,起始狀態(tài)下為0gn。摔倒后穩(wěn)定狀態(tài)下,X軸與重力方向近似一致,加速度約為1gn,而Z軸方向由1變化至0gn。由于摔倒可能發(fā)生在任意方向,使用單獨(dú)某一軸的加速度其特征不明顯。因此,采用合加速度ac=a2x+a2y+a2z??????????√ac=ax2+ay2+az2作為特征量進(jìn)行分析。圖5為摔倒時(shí)合加速度的變化曲線。在靜止不動(dòng)時(shí)由于受重力影響,加速度大小為1gn。在摔倒時(shí)有2個(gè)極值點(diǎn):極值點(diǎn)1對應(yīng)加速度值為0.11gn,是跌倒過程中人體不受控制加速倒下,Z軸方向的加速度迅速減小造成的;極值點(diǎn)2是跌倒過程中接觸地面時(shí)速度迅速減小造成的,最后穩(wěn)定到1gn。圖6和圖7分別為正常行走和坐下—起立時(shí)加速度變化,而與圖6和圖7的對比可以看出:非劇烈運(yùn)動(dòng)時(shí)合加速度峰值不會(huì)超過3gn。在摔倒過程中,人體俯仰角或者側(cè)翻角會(huì)發(fā)生變化,圖8為摔倒時(shí)刻俯仰角和側(cè)翻角的角速度變化情況,圖9為利用陀螺儀數(shù)據(jù)積分得到的角度變化情況。從陀螺儀的數(shù)據(jù)可以看出:前向摔倒時(shí),俯仰角劇烈變化;由于是正向摔倒,側(cè)翻角的變化不大。陀螺儀的數(shù)據(jù)可以聯(lián)合加速度傳感器的數(shù)據(jù),進(jìn)一步提高檢測的準(zhǔn)確率。4.2起落架時(shí)大力判斷出斷裂時(shí)極小值根據(jù)上一節(jié)對摔倒數(shù)據(jù)的分析,采用閾值判別法設(shè)計(jì)摔倒檢測算法,如圖10所示。an為合加速度值,ρ為俯仰角的值,Δρ為當(dāng)前時(shí)刻相對于開始判斷時(shí)刻的俯仰角的增加量。閾值門限FT1為摔倒時(shí)極小值,取0.20gn;摔倒過程中在一定時(shí)間內(nèi)加速度值迅速增大,同時(shí)俯仰角也會(huì)增大,令門限值FT2取為3.90gn;門限值FT3取4.80gn,在俯仰角增大接近至75°時(shí),超過FT3的情形可以判