本文關(guān)鍵詞：基于Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)的人體跌倒檢測系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：根據(jù)統(tǒng)計(jì),跌倒已經(jīng)成為世界上僅次于交通事故的第二大意外傷害致死成因。而在這些與跌倒相關(guān)的死亡中,超過65歲的人居多,所以跌倒已經(jīng)成為危害老年人的重要因素之一。面對全球日益突出的老齡化問題,開發(fā)出一套方便攜帶、判斷精確實(shí)時(shí)的跌倒檢測系統(tǒng)具有極其重要的經(jīng)濟(jì)價(jià)值和社會(huì)價(jià)值。對于跌倒過程的有效檢測方法,國內(nèi)外的許多高校和研究機(jī)構(gòu)都在進(jìn)行不斷的研究與實(shí)驗(yàn),并且也獲得了較好的成效。目前使用最普遍跌倒檢測方法為可穿戴式檢測裝置。針對跌倒檢測閾值判斷實(shí)驗(yàn)階段數(shù)據(jù)采集的需要以及傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)中有線方式傳輸麻煩,分析數(shù)據(jù)時(shí)實(shí)時(shí)性不強(qiáng),容易產(chǎn)生誤判斷等缺點(diǎn),本文設(shè)計(jì)了一種成本低廉的基于九軸MEMS慣性傳感器的Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)的跌倒檢測系統(tǒng)。系統(tǒng)主控采用STM32F407,Wi-Fi射頻模塊采用單芯片SOC芯片ESP8266(樂鑫公司),慣性傳感器采用MEMS低功耗芯片MPU9150(InvenSense公司)。首先,傳感器節(jié)點(diǎn)佩戴在身體各個(gè)關(guān)節(jié)處,通過MPU9150實(shí)時(shí)采集身體各部位的姿態(tài)參數(shù),包括加速度、角速度和姿態(tài)角,采用數(shù)字濾波進(jìn)行融合,實(shí)時(shí)輸出精確的運(yùn)動(dòng)過程中身體姿態(tài)參數(shù)。然后,系統(tǒng)采用Wi-Fi傳輸?shù)姆绞?將運(yùn)動(dòng)過程中身體各個(gè)部位的姿態(tài)數(shù)據(jù)通過ESP8266實(shí)時(shí)發(fā)送到無線數(shù)傳模塊。最后,設(shè)計(jì)了PC端上位機(jī)數(shù)據(jù)分析軟件平臺(tái),能夠?qū)Ω鞴?jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)波形進(jìn)行實(shí)時(shí)顯示、回放、可視化分析測量、數(shù)據(jù)存盤和讀取。同時(shí)上位機(jī)軟件能夠通過無線的方式個(gè)性化配置傳感器節(jié)點(diǎn)。利用上述系統(tǒng),在進(jìn)行人體模擬跌倒或者日常生活行為的人體軀干各部位運(yùn)動(dòng)姿態(tài)參數(shù)無線采集、波形實(shí)時(shí)觀測分析等實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn),系統(tǒng)的無線傳輸可靠穩(wěn)定,測量數(shù)據(jù)精度高,并且能夠進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸。PC端分析軟件可以方便導(dǎo)出姿態(tài)數(shù)據(jù),調(diào)用Matlab分析設(shè)計(jì)出跌倒檢測算法,采用了加速度閾值算法和傾角閾值算法對本次實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行了檢測分析,得到了較好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,能夠有效的檢測出跌倒行為。
【關(guān)鍵詞】：跌倒檢測系統(tǒng) Wi-Fi網(wǎng)絡(luò) 濾波算法
【學(xué)位授予單位】：武漢郵電科學(xué)研究院
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP274;TN92
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 第1章 緒論9-18
• 1.1 研究背景和意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 基于圖像識別的跌倒檢測11-12
• 1.2.2 基于足底壓力的跌倒檢測12
• 1.2.3 基于慣性傳感器的可穿戴式跌倒檢測12-13
• 1.3 跌倒檢測的發(fā)展趨勢和面臨的問題13-15
• 1.3.1 商用實(shí)驗(yàn)設(shè)備價(jià)格昂貴14
• 1.3.2 實(shí)驗(yàn)過程中數(shù)據(jù)分析實(shí)時(shí)性不強(qiáng)14-15
• 1.3.3 對于跌倒算法中數(shù)據(jù)分析來源單一15
• 1.4 研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)15-16
• 1.5 本文的組織結(jié)構(gòu)16-18
• 第2章 跌倒檢測系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)18-27
• 2.1 系統(tǒng)需求分析18-19
• 2.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案選擇19-25
• 2.2.1 慣性傳感器選擇19-21
• 2.2.2 通信方式選擇21-23
• 2.2.3 通信芯片選擇23-25
• 2.3 系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)25-26
• 2.4 本章小結(jié)26-27
• 第3章 跌倒檢測系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)27-34
• 3.1 傳感器節(jié)點(diǎn)模塊電路結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)27-30
• 3.1.1 電路模塊設(shè)計(jì)27
• 3.1.2 微控制CPU以及外圍模塊27-29
• 3.1.3 鋰電池供電穩(wěn)壓充電模塊29-30
• 3.2 PC端無線數(shù)傳模塊電路結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)30-31
• 3.3 WI-FI射頻模塊電路結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)31-33
• 3.4 本章小結(jié)33-34
• 第4章 跌倒檢測系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)34-56
• 4.1 九軸慣性傳感系統(tǒng)濾波融合算法設(shè)計(jì)34-41
• 4.1.1 姿態(tài)解算簡介34-36
• 4.1.2 傳感器數(shù)據(jù)預(yù)處理36-37
• 4.1.3 傳感器濾波融合算法37-41
• 4.2 系統(tǒng)低功耗設(shè)計(jì)41-47
• 4.2.1 傳感器低功耗設(shè)計(jì)41-45
• 4.2.2 主控STM32F407低功耗設(shè)計(jì)45-47
• 4.3 WI-FI通信設(shè)計(jì)47-49
• 4.4 基站模塊軟件設(shè)計(jì)49-51
• 4.5 PC端上位機(jī)軟件設(shè)計(jì)51-55
• 4.5.1 上位機(jī)軟件功能結(jié)構(gòu)51-53
• 4.5.2 上位機(jī)軟件設(shè)計(jì)的關(guān)鍵技術(shù)53-55
• 4.6 本章小結(jié)55-56
• 第5章 實(shí)驗(yàn)與測試56-70
• 5.1 傳感器數(shù)字濾波實(shí)驗(yàn)測試56-60
• 5.2 無線傳輸距離測試60-61
• 5.3 上位機(jī)軟件功能測試61-66
• 5.3.1 上位機(jī)調(diào)用Access數(shù)據(jù)庫保存功能61-62
• 5.3.2 傳感器姿態(tài)參數(shù)實(shí)時(shí)顯示62-65
• 5.3.3 上位機(jī)軟件配置界面65-66
• 5.4 跌倒檢測實(shí)驗(yàn)分析66-69
• 5.5 本章小結(jié)69-70
• 第6章 總結(jié)與展望70-72
• 6.1 本文總結(jié)70-71
• 6.2 本文不足以及未來工作展望71-72
• 參考文獻(xiàn)72-75
• 致謝75
• 附錄1攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文75

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：505432