《電子技術(shù)應(yīng)用》
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一種智能可穿戴的跌倒檢測(cè)系統(tǒng)
2015年微型機(jī)與應(yīng)用第2期
周堂興1,范 紅1,2
(1.東華大學(xué) 信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,上海 201620; 2.東華大學(xué) 數(shù)字化紡織服裝技術(shù)教育部工程研究中心,上海 201620)
摘要: 針對(duì)老年人意外跌倒的問(wèn)題,設(shè)計(jì)了一種新型的可穿戴式跌倒檢測(cè)系統(tǒng)。利用慣性測(cè)量單元(Inertial Measurement Unit,IMU)對(duì)人體的6個(gè)自由度(Directions of Free,DoF)參數(shù)進(jìn)行測(cè)量,通過(guò)跌倒檢測(cè)算法分析自由度數(shù)據(jù),及時(shí)檢測(cè)出跌倒,并將報(bào)警信息通過(guò)低功耗藍(lán)牙(Bluetooth Low Energy,BLE)發(fā)送到智能手機(jī)等終端。對(duì)不同的跌倒情況進(jìn)行一系列的試驗(yàn),測(cè)試結(jié)果表明,該系統(tǒng)可以有效地檢測(cè)到意外跌倒事件并發(fā)出報(bào)警信息,達(dá)到預(yù)期目標(biāo)。
Abstract:
Key words :

  摘  要: 針對(duì)老年人意外跌倒的問(wèn)題,設(shè)計(jì)了一種新型的可穿戴式跌倒檢測(cè)系統(tǒng)。利用慣性測(cè)量單元(Inertial Measurement Unit,IMU)對(duì)人體的6個(gè)自由度(Directions of Free,DoF)參數(shù)進(jìn)行測(cè)量,通過(guò)跌倒檢測(cè)算法分析自由度數(shù)據(jù),及時(shí)檢測(cè)出跌倒,并將報(bào)警信息通過(guò)低功耗藍(lán)牙(Bluetooth Low Energy,BLE)發(fā)送到智能手機(jī)等終端。對(duì)不同的跌倒情況進(jìn)行一系列的試驗(yàn),測(cè)試結(jié)果表明,該系統(tǒng)可以有效地檢測(cè)到意外跌倒事件并發(fā)出報(bào)警信息,達(dá)到預(yù)期目標(biāo)。

  關(guān)鍵詞: 意外跌倒;慣性測(cè)量單元;跌倒檢測(cè)算法;低功耗藍(lán)牙

0 引言

  由于體質(zhì)的下降和生理機(jī)能的衰退,老年人容易發(fā)生意外跌倒,意外跌倒發(fā)生后,如果不能及時(shí)獲得救助,甚至可能危及生命安全。隨著人口老齡化社會(huì)的到來(lái),老年人的意外跌倒問(wèn)題已成為十分重要的醫(yī)療和社會(huì)問(wèn)題。跌倒檢測(cè)系統(tǒng)的目標(biāo)是能夠準(zhǔn)確并及時(shí)地檢測(cè)到跌倒的發(fā)生,能夠?qū)⑵渑c日?;顒?dòng)(Activity in Daily Life,ADL)相區(qū)分,并在檢測(cè)到跌倒時(shí)發(fā)出報(bào)警信號(hào),從而保障老年人的安全和健康[1]。目前,針對(duì)跌倒的檢測(cè)方法主要有3種:視頻監(jiān)測(cè)法、音頻和振動(dòng)檢測(cè)法、可穿戴式裝置檢測(cè)法?;谌S加速度傳感器的跌倒檢測(cè)系統(tǒng)成為目前國(guó)內(nèi)外研究的主要方向,加速度閾值法是常用的跌倒判定方法[2]??纱┐髟O(shè)備外形小巧,有著優(yōu)良的電池壽命。另外,隨著智能終端上BLE技術(shù)的普及,以智能終端為中心,以穿戴設(shè)備為應(yīng)用外設(shè),以BLE為數(shù)據(jù)通信鏈路的可穿戴系統(tǒng)具有巨大的市場(chǎng)發(fā)展?jié)摿Α?/p>

1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

  本文設(shè)計(jì)了一種基于BLE的跌倒檢測(cè)系統(tǒng),系統(tǒng)采用InvenSense公司的MPU-6050 IMU測(cè)量人活動(dòng)時(shí)的三維加速度和三維角速度共6個(gè)DoF的數(shù)據(jù)。再根據(jù)這些數(shù)據(jù)并結(jié)合跌倒檢測(cè)算法進(jìn)行處理和分析,從而判定是否發(fā)生跌倒。最后,通過(guò)Nordic公司的nRF51822 BLE片上系統(tǒng)將檢測(cè)到的報(bào)警信號(hào)傳輸?shù)街悄芙K端,實(shí)現(xiàn)跌倒的檢測(cè)和報(bào)警信號(hào)的獲取。

  跌倒檢測(cè)系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集、跌倒檢測(cè)算法和信息傳輸。其中,數(shù)據(jù)采集涉及MPU-6050的工作配置以及MPU-6050與nRF51822 BLE片上系統(tǒng)的I2C數(shù)字通信接口的實(shí)現(xiàn)。跌倒檢測(cè)算法涉及算法的原理與具體實(shí)現(xiàn)流程。信息傳輸涉及BLE與智能終端之間數(shù)據(jù)通信的實(shí)現(xiàn)。其中,nRF51822片上系統(tǒng)集成了Cortex-M0內(nèi)核和BLE模塊。跌倒檢測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

001.jpg

  MPU-6050與nRF51822可實(shí)現(xiàn)單板集成,外形小巧易于穿戴使用。穿戴位置可選擇腰腹部位,盡可能減少日常活動(dòng)對(duì)系統(tǒng)的影響。

  1.1 nRF51822 BLE片上系統(tǒng)

  BLE繼承了傳統(tǒng)藍(lán)牙技術(shù)在無(wú)線連接上的固有優(yōu)勢(shì),同時(shí)增加了高速和低功耗的特性。BLE的核心是低功耗技術(shù),契合了可穿戴設(shè)備的技術(shù)需求。

  nRF51822 BLE片上系統(tǒng)集成了32位的Cortex-M0內(nèi)核,256 KB Flash和16 KB RAM,2.4 GHz射頻模塊,定時(shí)器/計(jì)數(shù)器以及模擬與數(shù)字外設(shè)等。其中射頻模塊支持BLE。另外,Nordic公司提供了完整的BLE協(xié)議棧解決方案,它集成了低功耗的控制器和主機(jī),并提供了在片上系統(tǒng)(System on Chip,SoC)上開(kāi)發(fā)BLE應(yīng)用的完整且靈活的應(yīng)用程序接口(Application Program Interface,API)[3]。用戶只需定義和實(shí)現(xiàn)BLE應(yīng)用的通用接入規(guī)范(Generic Access Profile,GAP)層和通用屬性規(guī)范(Generic Attribute Profile,GATT)層,并根據(jù)協(xié)議棧提供的應(yīng)用接口實(shí)現(xiàn)短距離的BLE無(wú)線通信。

  1.2 MPU-6050 IMU

  跌倒檢測(cè)系統(tǒng)通過(guò)MPU-6050 IMU采集用戶運(yùn)動(dòng)姿態(tài)數(shù)據(jù),即三維加速度和三維角速度共6個(gè)DoF的數(shù)據(jù),如圖2所示。MPU-6050工作模式的配置以及用戶DoF數(shù)據(jù)的獲取均需要對(duì)其內(nèi)部寄存器進(jìn)行讀或?qū)懖僮?,而上述的讀或?qū)懖僮骶莕RF51822片上系統(tǒng)通過(guò)與MPU-6050之間的I2C數(shù)據(jù)通信接口實(shí)現(xiàn)的。

002.jpg

  MPU-6050是InvenSense公司推出的一款6軸整合型運(yùn)動(dòng)處理芯片,其內(nèi)部集成了一個(gè)三軸陀螺儀和一個(gè)三軸加速度計(jì)。MPU-6050對(duì)陀螺儀和加速度計(jì)分別采用了3個(gè)16位的ADC,將其測(cè)量的模擬量轉(zhuǎn)化為可輸出的數(shù)字量,傳感器的測(cè)量范圍都是用戶可控的。MPU-6050與外部設(shè)備的通信通過(guò)400 kHz的I2C數(shù)字接口,另外它還包括一個(gè)可編程的中斷系統(tǒng),配合實(shí)現(xiàn)對(duì)MPU-6050內(nèi)部寄存器數(shù)據(jù)的讀取[4]。

  評(píng)估人體ADL的實(shí)驗(yàn),總結(jié)出人體軀干部分的加速度分量一般不超過(guò)±6ɡ,而角速度分量一般不超過(guò)300°/s,選取1 kHz作為慣性傳感器的采樣輸出頻率,MPU-6050的加速度輸出范圍配置為±8ɡ,角速度輸出范圍配置為±500°/s。此外,配置MPU-6050的中斷系統(tǒng),使得6個(gè)DoF的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備完成后在其中斷引腳上產(chǎn)生中斷信號(hào),這時(shí),nRF51822片上系統(tǒng)即可通過(guò)I2C接口讀取用戶運(yùn)動(dòng)姿態(tài)數(shù)據(jù)。

2 跌倒檢測(cè)算法設(shè)計(jì)

  人體在發(fā)生意外跌倒時(shí),三維方向的加速度值會(huì)發(fā)生突變,同時(shí)人體俯仰方向的角度也會(huì)發(fā)生較大的改變。而由于跌倒情況的差異性,人體發(fā)生前仰、后倒和側(cè)翻時(shí)三維方向加速度變化的特點(diǎn)有較大差別。因而,通過(guò)對(duì)人體三維加速度和俯仰角速度數(shù)據(jù)提取特征量作為判決的依據(jù),采用過(guò)程多閾值聯(lián)合判決法設(shè)計(jì)跌倒檢測(cè)算法,閾值的選取是根據(jù)人體在跌倒過(guò)程的不同階段的加速度和俯仰角度變化的特征分別進(jìn)行確定的。跌倒過(guò)程中的加速度和俯仰角度的變化有4個(gè)主要特征:(1)失重:在跌倒的開(kāi)始均會(huì)發(fā)生一段時(shí)間的近失重現(xiàn)象,加速度值發(fā)生突變,同時(shí)人體俯仰角度迅速增大;(2)撞擊:失重之后,人體與地面發(fā)生撞擊,產(chǎn)生極大的沖擊從而引起加速度反向劇變,這一階段的人體也可能發(fā)生翻滾現(xiàn)象;(3)靜止:通常撞擊發(fā)生后會(huì)出現(xiàn)短暫的靜止?fàn)顟B(tài),表現(xiàn)為加速度和俯仰角度維持一段時(shí)間的相對(duì)平穩(wěn)的過(guò)程;(4)結(jié)果:跌倒發(fā)生后,情況不嚴(yán)重時(shí)人可自行逐漸恢復(fù)站立,而一旦情況嚴(yán)重,比如導(dǎo)致人昏迷,人體將在很長(zhǎng)的一段時(shí)間內(nèi)保持靜止?fàn)顟B(tài),這是跌倒結(jié)果嚴(yán)重程度的判斷依據(jù)[5]。

2.1 提取特征量

  由于跌倒可能發(fā)生在任意的方向和角度,因而,采用合加速度作為加速度特征量。由于三軸陀螺儀輸出的是角速度值,人體俯仰角度變化為:

  1.png

  其中,(t)為角速度值,(0,t)內(nèi)角度變化值。

  人體從失重到撞擊的過(guò)程時(shí)間極短,一般約為1 s,采用微元法,將1 s均分為n個(gè)單位時(shí)隙,在單位時(shí)隙內(nèi)角速度視為線性變化,在單位時(shí)隙內(nèi)角度變化可近似為:

  2.png

  其中,為k時(shí)刻的角度絕對(duì)值。

  因而跌倒的過(guò)程中人體角度變化可近似為:

  3.png

  綜合考慮運(yùn)算量和計(jì)算精度,選取n=50,以人體俯仰角度的變化量作為角度特征量。

  2.2 算法流程

  根據(jù)跌倒過(guò)程的不同階段加速度和角度特征量依次與設(shè)定的對(duì)應(yīng)閾值進(jìn)行判決,從而判斷跌倒事件的發(fā)生以及跌倒結(jié)果的嚴(yán)重程度。具體的跌倒檢測(cè)算法實(shí)現(xiàn)流程如圖3所示。

003.jpg

  根據(jù)相關(guān)實(shí)驗(yàn)測(cè)試,TH1、TH2、TH3、TH、t0參考取值分別為1.7ɡ、6ɡ、0.2ɡ、75°、10 s[6],其中ɡ表示重力加速度常量。算法返回跌倒事件狀態(tài)值xi∈{x1,x2,x3},x1、x2、x3分別表示未發(fā)生跌倒、跌倒不嚴(yán)重和跌倒嚴(yán)重3個(gè)事件狀態(tài)值。

3 算法實(shí)現(xiàn)與系統(tǒng)驗(yàn)證

  跌倒檢測(cè)算法判斷跌倒事件的發(fā)生情況并返回對(duì)應(yīng)的跌倒事件狀態(tài)值來(lái)指示跌倒的嚴(yán)重程度。

  3.1 程序結(jié)構(gòu)

  跌倒檢測(cè)算法和BLE通信應(yīng)用程序均是基于Cortex-M0內(nèi)核實(shí)現(xiàn)的。系統(tǒng)程序包括nRF51822上相關(guān)外設(shè)初始化、MPU-6050初始化及工作配置、初始化BLE相關(guān)參數(shù),然后開(kāi)始廣播并等待事件中斷,如按鍵事件、20 ms的用戶數(shù)據(jù)讀取定時(shí)事件和2 s的跌倒事件狀態(tài)值發(fā)送定時(shí)事件等。

  3.2 實(shí)測(cè)結(jié)果

  系統(tǒng)軟件在Keil uVision4開(kāi)發(fā)環(huán)境下編程實(shí)現(xiàn),編譯鏈接后下載到nRF51822上進(jìn)行跌倒實(shí)驗(yàn)。跌倒實(shí)驗(yàn)包括前仰、后倒和側(cè)翻,每組實(shí)驗(yàn)還包括跌倒嚴(yán)重和不嚴(yán)重的情況。正常情況、跌倒不嚴(yán)重和跌倒嚴(yán)重3種事件的狀態(tài)值傳輸?shù)浇K端的結(jié)果如圖4的所示。

004.jpg

  圖4中,0x0064表是正常狀態(tài)值,0x0096表是跌倒不嚴(yán)重狀態(tài)值,0x00C8表是跌倒嚴(yán)重狀態(tài)值。

4 結(jié)論

  通過(guò)對(duì)各種跌倒情況的實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果可知,本文提出的跌倒檢測(cè)算法能正確地識(shí)別不同的跌倒事件并能判斷跌倒的嚴(yán)重程度。BLE具有高速和低功耗的特性,其在智能手機(jī)等移動(dòng)終端上加速普及,而且最新的藍(lán)牙4.1規(guī)范極大地強(qiáng)化了藍(lán)牙技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的應(yīng)用,因而B(niǎo)LE在可穿戴技術(shù)領(lǐng)域具有極大的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

參考文獻(xiàn)

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