發(fā)布時間：2021-04-14 22:57

　　針對老人在跌倒的過程中人體的加速度和角速度特征量的變化,提出了一種基于卡爾曼濾波閾值算法的可穿戴式跌倒實時監(jiān)測方法。以嵌入式處理器STM32F103ZET6作為處理核心,采用高精度加速度計MPU6050采集人體的加速度、角速度數(shù)據(jù);微處理器通過對加速度數(shù)據(jù)的分析作出跌倒判斷,如果判斷結(jié)果為跌倒,蜂鳴器則會發(fā)出報警信號;通過SIM800C模塊會向監(jiān)護人發(fā)出求助短信。在搭建的可穿戴式實時監(jiān)測系統(tǒng)實驗平臺中進行模型驗證,通過對不同運動方式的對比,實驗結(jié)果表明所提方法的可行性。 

【文章來源】：傳感器與微系統(tǒng). 2020,39(01)CSCD

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

算法流程

實驗選取Inven Sence公司推出的整合性6軸運動傳感器MPU6050，內(nèi)部包含了三軸陀螺儀和三軸加速度計，可以利用自帶的DMP硬件加速引擎，能夠很方便地實現(xiàn)姿態(tài)解算，其靈敏度高測量誤差可精確到0.01 gn;姿態(tài)角測量量程為正負180°，測量精度可達0.01°。模塊內(nèi)部集成姿態(tài)解算器，結(jié)合動態(tài)卡爾曼濾波算法，精度和穩(wěn)定性都極高。微處理器選擇了STM32F103ZET6處理器，是ARMcortex—M3內(nèi)核的高速、低功耗、抗干擾能力超強的單片機。遠程報警模塊選型需要性能穩(wěn)定，體積較小，性價比比較高，能夠發(fā)送短信息，因此本設(shè)計選用SIM800C模塊作為遠程報警模塊，其整個實驗?zāi)K圖如圖2所示。2.2 數(shù)據(jù)采集與分析

為了更好地比較人在跌倒時的加速度矢量和以及角速度矢量和與日�；顒訒r變化的不同，通過大量的摔倒模擬實驗和日常活動實驗采集數(shù)據(jù)進行比較。將人的跌倒方式分為后仰、正面、左側(cè)向跌倒和右側(cè)四種跌倒方式進行實驗。圖3所示分別為4種跌倒過程中的加速度矢量和與角速度矢量和的變化過程。從圖中可以看出:在跌倒時，加速度矢量和與角速度矢量和都會出現(xiàn)峰值，峰值出現(xiàn)的時間就是身體與地面碰撞的時間，當(dāng)人正面跌倒時通常是膝蓋先著地緊接著身體著地，故出現(xiàn)了兩個加速度矢量和峰值。無論哪種跌倒方式，都會在身體與地面接觸的瞬間出現(xiàn)巨大的峰值，此時的加速度矢量和都超過了5 gn，對應(yīng)此時通常會出現(xiàn)角速度矢量和的峰值。當(dāng)身體與地面碰撞之后，身體會與地面有一定的摩擦，加速度矢量和與角速度矢量和都會出現(xiàn)一定的波動，都會在0～1 s之內(nèi)變得平穩(wěn)。人在跌倒之后都會有1～3 s的恢復(fù)時間，在這段時間內(nèi)，加速度矢量和與角速度矢量和都會回歸到人體靜止的狀態(tài)。

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
[1]一種實時的跌倒姿態(tài)檢測和心率監(jiān)護系統(tǒng)的研究[D]. 文耀鋒.浙江大學(xué) 2008



本文編號：3138165