基于SINS的老人跌倒实时监测方法
发布时间：2021-04-14 22:57
针对老人在跌倒的过程中人体的加速度和角速度特征量的变化,提出了一种基于卡尔曼滤波阈值算法的可穿戴式跌倒实时监测方法。以嵌入式处理器STM32F103ZET6作为处理核心,采用高精度加速度计MPU6050采集人体的加速度、角速度数据;微处理器通过对加速度数据的分析作出跌倒判断,如果判断结果为跌倒,蜂鸣器则会发出报警信号;通过SIM800C模块会向监护人发出求助短信。在搭建的可穿戴式实时监测系统实验平台中进行模型验证,通过对不同运动方式的对比,实验结果表明所提方法的可行性。
【文章来源】：传感器与微系统. 2020,39(01)CSCD
【文章页数】：4 页
【部分图文】：
算法流程
实验选取Inven Sence公司推出的整合性6轴运动传感器MPU6050，内部包含了三轴陀螺仪和三轴加速度计，可以利用自带的DMP硬件加速引擎，能够很方便地实现姿态解算，其灵敏度高测量误差可精确到0.01 gn;姿态角测量量程为正负180°，测量精度可达0.01°。模块内部集成姿态解算器，结合动态卡尔曼滤波算法，精度和稳定性都极高。微处理器选择了STM32F103ZET6处理器，是ARMcortex—M3内核的高速、低功耗、抗干扰能力超强的单片机。远程报警模块选型需要性能稳定，体积较小，性价比比较高，能够发送短信息，因此本设计选用SIM800C模块作为远程报警模块，其整个实验模块图如图2所示。2.2 数据采集与分析
为了更好地比较人在跌倒时的加速度矢量和以及角速度矢量和与日常活动时变化的不同，通过大量的摔倒模拟实验和日常活动实验采集数据进行比较。将人的跌倒方式分为后仰、正面、左侧向跌倒和右侧四种跌倒方式进行实验。图3所示分别为4种跌倒过程中的加速度矢量和与角速度矢量和的变化过程。从图中可以看出:在跌倒时，加速度矢量和与角速度矢量和都会出现峰值，峰值出现的时间就是身体与地面碰撞的时间，当人正面跌倒时通常是膝盖先着地紧接着身体着地，故出现了两个加速度矢量和峰值。无论哪种跌倒方式，都会在身体与地面接触的瞬间出现巨大的峰值，此时的加速度矢量和都超过了5 gn，对应此时通常会出现角速度矢量和的峰值。当身体与地面碰撞之后，身体会与地面有一定的摩擦，加速度矢量和与角速度矢量和都会出现一定的波动，都会在0～1 s之内变得平稳。人在跌倒之后都会有1～3 s的恢复时间，在这段时间内，加速度矢量和与角速度矢量和都会回归到人体静止的状态。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进集合卡尔曼滤波方法的目标运动轨迹多源异步数据融合方法研究[J]. 张泽群,任文娟,付琨,方继飞,张跃. 电子与信息学报. 2018(09)
[2]基于卡尔曼滤波与k-NN算法的可穿戴跌倒检测技术研究[J]. 何坚,周明我,王晓懿. 电子与信息学报. 2017(11)
[3]Fuzzy adaptive Kalman filter for indoor mobile target positioning with INS/WSN integrated method[J]. 杨海,李威,罗成名. Journal of Central South University. 2015(04)
[4]基于捷联惯导的采煤机定位定姿技术实验研究[J]. 杨海,李威,罗成名,范孟豹,应葆华. 煤炭学报. 2014(12)
[5]对偶四元数捷联惯性导航系统初始对准方法[J]. 马韬,陈杰,陈文颉. 北京理工大学学报. 2012(01)
[6]基于压力传感器的跌倒检测系统研究[J]. 石欣,熊庆宇,雷璐宁. 仪器仪表学报. 2010(03)
博士论文
[1]一种实时的跌倒姿态检测和心率监护系统的研究[D]. 文耀锋.浙江大学 2008
本文编号：3138165
【文章来源】：传感器与微系统. 2020,39(01)CSCD
【文章页数】：4 页
【部分图文】：
算法流程
实验选取Inven Sence公司推出的整合性6轴运动传感器MPU6050，内部包含了三轴陀螺仪和三轴加速度计，可以利用自带的DMP硬件加速引擎，能够很方便地实现姿态解算，其灵敏度高测量误差可精确到0.01 gn;姿态角测量量程为正负180°，测量精度可达0.01°。模块内部集成姿态解算器，结合动态卡尔曼滤波算法，精度和稳定性都极高。微处理器选择了STM32F103ZET6处理器，是ARMcortex—M3内核的高速、低功耗、抗干扰能力超强的单片机。远程报警模块选型需要性能稳定，体积较小，性价比比较高，能够发送短信息，因此本设计选用SIM800C模块作为远程报警模块，其整个实验模块图如图2所示。2.2 数据采集与分析
为了更好地比较人在跌倒时的加速度矢量和以及角速度矢量和与日常活动时变化的不同，通过大量的摔倒模拟实验和日常活动实验采集数据进行比较。将人的跌倒方式分为后仰、正面、左侧向跌倒和右侧四种跌倒方式进行实验。图3所示分别为4种跌倒过程中的加速度矢量和与角速度矢量和的变化过程。从图中可以看出:在跌倒时，加速度矢量和与角速度矢量和都会出现峰值，峰值出现的时间就是身体与地面碰撞的时间，当人正面跌倒时通常是膝盖先着地紧接着身体着地，故出现了两个加速度矢量和峰值。无论哪种跌倒方式，都会在身体与地面接触的瞬间出现巨大的峰值，此时的加速度矢量和都超过了5 gn，对应此时通常会出现角速度矢量和的峰值。当身体与地面碰撞之后，身体会与地面有一定的摩擦，加速度矢量和与角速度矢量和都会出现一定的波动，都会在0～1 s之内变得平稳。人在跌倒之后都会有1～3 s的恢复时间，在这段时间内，加速度矢量和与角速度矢量和都会回归到人体静止的状态。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进集合卡尔曼滤波方法的目标运动轨迹多源异步数据融合方法研究[J]. 张泽群,任文娟,付琨,方继飞,张跃. 电子与信息学报. 2018(09)
[2]基于卡尔曼滤波与k-NN算法的可穿戴跌倒检测技术研究[J]. 何坚,周明我,王晓懿. 电子与信息学报. 2017(11)
[3]Fuzzy adaptive Kalman filter for indoor mobile target positioning with INS/WSN integrated method[J]. 杨海,李威,罗成名. Journal of Central South University. 2015(04)
[4]基于捷联惯导的采煤机定位定姿技术实验研究[J]. 杨海,李威,罗成名,范孟豹,应葆华. 煤炭学报. 2014(12)
[5]对偶四元数捷联惯性导航系统初始对准方法[J]. 马韬,陈杰,陈文颉. 北京理工大学学报. 2012(01)
[6]基于压力传感器的跌倒检测系统研究[J]. 石欣,熊庆宇,雷璐宁. 仪器仪表学报. 2010(03)
博士论文
[1]一种实时的跌倒姿态检测和心率监护系统的研究[D]. 文耀锋.浙江大学 2008
本文编号：3138165
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