基于多點傳感融合算法的人體跌倒監(jiān)測系統(tǒng)設計※

汪波濤，張珣

（杭州電子科技大學 電子信息學院，杭州310018）

引 言

為了提高監(jiān)測的實時性、可靠性，提出了一種基于多點傳感融合算法的人體跌倒監(jiān)測系統(tǒng)，用以解決老年人跌倒監(jiān)測、跌倒定位、通知報警和生活步態(tài)軌跡統(tǒng)計等問題。

1 系統(tǒng)概要設計

系統(tǒng)總體設計模塊如圖1所示。3個九軸姿態(tài)傳感器分配佩戴在用戶的3 個不同部位：手腕、腰部、腳腕，用來全面檢測人體姿態(tài)和判斷用戶狀況采用藍牙傳輸?shù)姆绞綄⑾l(fā)送出去，用戶使用手機藍牙接收人體監(jiān)測數(shù)據(jù)，并通過以太網(wǎng)或GSM 網(wǎng)絡將監(jiān)測數(shù)據(jù)及GPS位置信息推送至家人手機端或醫(yī)院平臺。

2 系統(tǒng)硬件端設計

系統(tǒng)硬件部分的設計主要包括3個部分：姿態(tài)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析處理和數(shù)據(jù)無線傳輸，硬件結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。由于系統(tǒng)最終是需要佩戴在身體上，為了佩戴便捷且為大眾人群所接受，采用無感化佩戴方式，將各點模塊設計得更加小巧輕便，從而最大限度避免影響人的正常生活運動。

各個模塊由電源系統(tǒng)統(tǒng)一供電，姿態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊根據(jù)采集到的3維加速度、3維角速度以及3維姿態(tài)角的數(shù)據(jù)傳輸給MCU，然后由MCU 模塊進行數(shù)據(jù)分析處理后通過藍牙模塊傳輸?shù)接脩舳恕?/p>

圖1 人體跌倒監(jiān)測系統(tǒng)總體概圖

圖2 硬件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖

2.1 姿態(tài)數(shù)據(jù)采集部分與信號調(diào)理分析

對于老人人體姿態(tài)的準確解算是判斷老人正常生活行為狀態(tài)與突發(fā)跌倒狀態(tài)辨識區(qū)分的基礎。MEMS（Micro－Electro－Mechanical Systems）和信息技術的高速發(fā)展，加速了傳感器模塊微型化、低成本化和高精度化的進度，由加速度傳感器、陀螺儀和磁阻傳感器組成的慣性測量模塊（Inertial Measurement Unit，IMU）被廣泛應用在姿態(tài)識別中。姿態(tài)數(shù)據(jù)信號主要通過MPU9250 芯片進行采集，包括16位ADC三軸陀螺儀、三軸加速度計以及三軸磁力計。封裝圖如及實物圖略——編者注。

MPU9250陀 螺 儀 由3 個 獨 立 檢 測 的X、Y、Z 軸 的MEMS組成，利用科里奧利效應來檢測每個軸的轉(zhuǎn)動（若某個軸產(chǎn)生變化，相應的電容傳感器會發(fā)生相應變化，產(chǎn)生的信號被放大、調(diào)解、濾波，最后產(chǎn)生與角速率成正比的電壓，然后將每一個軸的電壓轉(zhuǎn)換成16位的數(shù)據(jù)）。MPU 三軸加速度根據(jù)X、Y、Z每個軸上的電容來測量軸的偏差度，每個傳感器都有專門的ADC來提供數(shù)字量輸出，輸出范圍通過編程可調(diào)。三軸磁力計采用高精度霍爾效應傳感器，通過驅(qū)動電路、信號放大電路和計算電路來處理信號在地磁場X、Y、Z軸上的電磁強度［3］。加速度和陀螺儀的方向和極性如圖3所示，磁力計方向如圖4所示。

根據(jù)圖3和圖4所呈現(xiàn)的三軸加速度、三軸陀螺儀和三軸磁力計的方向和極性，基本覆蓋了所有的姿態(tài)角度，根據(jù)芯片特性和通信協(xié)議，其計算公式略——編者注。

2.2 數(shù)據(jù)處理主控與GPS電路部分

本部分是整個人體跌倒監(jiān)測系統(tǒng)的核心處理部分，采用低功耗STM32F103微控制器，其芯片原理圖略——編者注。

STM32F103微控制器是基于ARM Cortex－M3內(nèi)核的32位微控制器，最高72 MHz工作頻率，在存儲器的0 等待周期訪問時可達1.25DMIPS／MHz，具有高速的數(shù)據(jù)處理能力。系統(tǒng)采用STM32F103作為整個系統(tǒng)的核心處理芯片。

圖5為GPS模塊電路原理圖，GPS模塊與STM32F103主控芯片綁定，主要用于獲取人體跌倒坐標位置，經(jīng)過主控芯片進行數(shù)據(jù)處理后將老人跌倒位置發(fā)送給家人或醫(yī)院，以便進行及時有效的治療。

圖4 電子羅盤方向

3 加速度和陀螺儀的方向和極性

2.3 數(shù)據(jù)無線傳輸部分

為了增強穿戴便捷性，本系統(tǒng)各點模塊均采用超低功耗的藍牙4.0技術進行無線傳輸數(shù)據(jù)，極低的運行和待機功耗可以使一粒紐扣電池連續(xù)工作數(shù)年之久。系統(tǒng)選用CC2540藍牙4.0芯片進行人體體域網(wǎng)組網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸，在提升傳輸性能的同時降低功耗。由于人體穿戴的設備不多，所以本系統(tǒng)采用微微網(wǎng)構(gòu)建藍牙體域網(wǎng)，其微微網(wǎng)組網(wǎng)模式如圖6所示。

微微網(wǎng)是通過藍牙技術，以特定方式連接起來的微型網(wǎng)絡，一個微微網(wǎng)可以與兩到多臺設備相連。在一個微微網(wǎng)中，所有設備的級別都是相同的，有相同權限。藍牙采用自組式組網(wǎng)方式（Ad－h(huán)oc），微微網(wǎng)由主設備（Master）單元（發(fā)起連接的設備）和從設備（Slave）單元構(gòu)成，可包含1個主設備單元和最多7個從設備單元。本系統(tǒng)由1個主控設備和2個藍牙從設備單元構(gòu)成，主設備單元負責提供時鐘同步信號和跳頻序列，從設備單元一般是受控同步的設備單元，發(fā)送傳感數(shù)據(jù)到主控設備上［6］。

圖5 GPS模塊原理圖

圖6 藍牙微微網(wǎng)模式

3 多點傳感融合算法分析

針對傳統(tǒng)姿態(tài)識別算法存在的眾多問題，設計了一種基于多點傳感融合的人體姿態(tài)求解算法。利用MPU9250九軸姿態(tài)傳感器分別采集人體三點姿態(tài)數(shù)據(jù)，將磁羅盤算法求取的姿態(tài)觀測值與四元數(shù)法求取的測量值之間的誤差作為PI調(diào)節(jié)器的輸入，結(jié)合卡爾曼濾波算法對數(shù)據(jù)波動進行修正，進而得出較為穩(wěn)定的單點人體姿態(tài)數(shù)據(jù)，再通過三點姿態(tài)之間的不同組合方式推演出人體所處的姿態(tài)。

該算法簡單可靠，可以很好地過濾噪聲，且對處理器的運算速度要求不高，能夠穩(wěn)定地運行在穿戴式的小型低功耗微處理器中。實驗結(jié)果表明，該算法能夠準確判斷人體姿態(tài)并實時穩(wěn)定地輸出高精度的姿態(tài)數(shù)據(jù)。

3.1 單點姿態(tài)描述和四元數(shù)求解原理

姿態(tài)解算是人體姿態(tài)描述的關鍵技術，人體姿態(tài)的變化是指人體坐標系相對參考坐標系的空間轉(zhuǎn)動，而確定兩個坐標系之間的方位關系需要借助矩陣法和力學中剛體定點運動的位移定理來實現(xiàn)。在導航學中通常使用偏航角ψ、俯仰角θ和橫滾角φ作為姿態(tài)角描述載體姿態(tài)。目前描述動坐標相對參考坐標系方位關系的方法主要分3類，即歐拉角法、四元數(shù)法、方向余弦法。

歐拉角法根據(jù)歐拉角微分方程，由角速度可以求解3個姿態(tài)角。歐拉角微分方程式只有3個，但每個方程＝都含有三角函數(shù)的運算，計算速度慢，且方程會出現(xiàn)“奇點”，方程式退化，故不能用于全姿態(tài)工作且實時計算困難。用方向余弦法計算姿態(tài)矩陣，沒有方程退化問題，可以全姿態(tài)工作，但需要求解9 個微分方程，計算量較大、實時性較差、工作效率低，無法滿足工程實踐要求。

3.2 四元數(shù)法姿態(tài)求解

為了更簡便地描述剛體的角運動，系統(tǒng)采用了四元數(shù)來彌補通常描述剛體角運動的3個歐拉角參數(shù)在設計控制系統(tǒng)時的不足。四元數(shù)可以描述一個坐標系或一個矢量相對某一個坐標系的旋轉(zhuǎn)，四元數(shù)的標量部分表示了轉(zhuǎn)角的一半余弦值，而其矢量部分則表示瞬時轉(zhuǎn)軸的方向、瞬時轉(zhuǎn)動軸與參考坐標系軸間的方向余弦值。

工程上一般運用范數(shù)為1的特征四元數(shù)，特征四元數(shù)的標量部分表示轉(zhuǎn)角的一般余弦值，其矢量部分表示瞬時轉(zhuǎn)軸n的方向。比如式（1）表示矢量R相對參考坐標系旋轉(zhuǎn)一個轉(zhuǎn)角θ，旋轉(zhuǎn)軸二的方向由四元數(shù)的虛部確定，cosα、cos 、cosγ表示旋轉(zhuǎn)軸n與參考坐標系軸間的方向余弦值。

四元數(shù)法姿態(tài)矩陣計算的步驟如下：

①初始化四元數(shù)，其輸入為初始的姿態(tài)角：

②四元數(shù)標量部分與矢量部分λ、p1、p2、p3的實時計算，輸入信號為陀螺儀的數(shù)字輸出信號Δθ＝∫t＋Δttωibdt，其中i為x、y、z。計算方法采用二階龍格庫塔法：

③姿態(tài)矩陣的實時計算，確定姿態(tài)矩陣CbE，輸入為λ（）n、p1（）n、p2（）n、p3（）n：

④載體姿態(tài)角計算，以確定姿態(tài)角θ、ψ、γ，輸入為T11（）n、T12（）n，計算公式為：

四元數(shù)姿態(tài)矩陣微分方程式只要解4個一階微分方程式組即可，可采用龍格—庫塔法求取四元數(shù)的近似解，比方向余弦姿態(tài)矩陣微分方程式的計算量明顯減少，能滿足工程實踐中對實時性的要求。

3.3 多點姿態(tài)數(shù)據(jù)融合

卡爾曼濾波器由一組基本的數(shù)學公式描述，實現(xiàn)了一個預測—更新模式的估計器，它在一些預設的條件下能夠使估計誤差協(xié)方差最小化，因此本系統(tǒng)采用卡爾曼濾波進行姿態(tài)角、加速度計和磁力計三者數(shù)據(jù)的濾波融合，卡爾曼濾波前角速度測量曲線圖如圖7所示，卡爾曼濾波后角度輸出如圖8所示。

圖7 濾波前角速度測量曲線（靜止）

圖8 濾波后的角度輸出（靜止）

經(jīng)過卡爾曼濾波后的角度輸出線相對非常平滑，很好地濾除了大部分的微振動噪聲。

通過大量的實驗建立了姿態(tài)角與人體姿態(tài)的對應表略——編者注。

4 實驗測試與結(jié)果分析

利用本研究所提出的姿態(tài)求解算法對實時的運動數(shù)據(jù)進行姿態(tài)求解，為了驗證系統(tǒng)姿態(tài)檢測算法的可靠性，進行了人體運動實驗。實驗中，根據(jù)老年人的日?；顒?，將慣性測量模塊固定于實驗者手腕部、腰部和腳腕部位置，對姿態(tài)信息進行數(shù)據(jù)采集，并相應模擬了跌倒實驗，以便對各種步態(tài)下的加速度信號進行特征值的提取、分析、比較，尤其是行走和跌倒。實驗對象為學生，身體狀態(tài)健康，年齡在20～25歲，身高為152～178cm，體重為45～80kg，其中男生8 人，女生8 人。實驗場所主要集中在實驗室內(nèi)、戶外空曠地。實驗中每人每次動作重復做了4～5 次，完成了對站立、坐下、行走、彎腰、躺下以及跌倒的識別率的測試，大部分動作均可準確地識別出來，對跌倒狀態(tài)的判斷尤為準確，在正常傾倒情況下（除了斜倒等非一般跌倒狀態(tài)）均能準確識別。

結(jié) 語

本系統(tǒng)研究設計了一種人體可穿戴式的跌倒監(jiān)測系統(tǒng)，能夠?qū)崿F(xiàn)對老年人人體姿態(tài)的檢測，可以很好地應用于老年人、兒童的監(jiān)護以及運動監(jiān)測等領域。多點監(jiān)測讓跌倒檢測更穩(wěn)定準確；GPS追蹤讓家人能夠更及時地找到老人，得到救助。整個系統(tǒng)體積小巧、功能強大，具有很好的市場應用性。同時，系統(tǒng)還有很多希望改進的地方：①希望能將GPS的經(jīng)緯度信息轉(zhuǎn)換成地點直接推送給家人，方便一般用戶查看；②采用人體能進行供電，解決電池更換麻煩的問題；③進一步優(yōu)化融合算法，增強監(jiān)測可靠性，進一步減少誤判現(xiàn)象。

編者注：本文為期刊縮略版，全文見本刊網(wǎng)站www.mesnet.com.cn。

［1］李娜.基于人體運動狀態(tài)識別的可穿戴健康監(jiān)測系統(tǒng)研究［D］.北京：北京工業(yè)大學，2013.

［2］張愛華，王璐.基于三維加速度傳感器設計的跌倒檢測［J］.中國組織工程研究與臨床康復，2010，14（48）：9029－9032.

［3］畢盛，閔華清，李淳，等.姿態(tài)傳感器采集測試系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)［J］.計算機測量與控制，2011，19（7）：1562－1564.

［4］Zhang H，Kang W.Design of the Data Acquisition System Based on STM32［J］.Procedia Computer Science，2013（17）：222－228.

［5］Selvabala V S N，Ganesh A B.Implementation of wireless sensor network based human fall detection system［J］.Procedia Engineering，2012（30）：767－773.

［6］葉元林.基于藍牙4.0的個人健康助理關鍵技術研究［D］.重慶：重慶大學，2014.

［7］李景輝，楊立才.基于多傳感器信息融合的人體姿態(tài)解算算法［J］.山東大學學報：工學版，2013（5）：49－54.

［8］Lin C，Hsu H C，Lay Y，et al.Wearable device for real－time monitoring of human falls［J］.Measurement，2007，40（9－10）：831－840.