石凱悅 李嘉祺 陳剛
摘 要:嬰幼兒睡姿變化是評價嬰幼兒睡眠質(zhì)量的重要指標。合理分析嬰幼兒的健康狀況,在睡眠特殊情況下能有效預警。為實時監(jiān)控睡眠狀態(tài)下的嬰幼兒,基于MPU6050和低功耗4.0藍牙傳輸模塊,設計一種可穿戴式智能腳環(huán)。嬰幼兒睡眠監(jiān)護系統(tǒng)由云端服務器、安卓手機、可穿戴智能腳環(huán)組成。智能腳環(huán)通過三軸加速度、陀螺儀傳感器采集運動數(shù)據(jù),并利用卡爾曼濾波解算腳環(huán)姿態(tài),實現(xiàn)多種睡姿判別,對睡姿結(jié)果實時智能分析,發(fā)現(xiàn)異常及時報警,并將數(shù)據(jù)反饋給用戶,同時將結(jié)果提交至云端服務器。實驗結(jié)果表明,該系統(tǒng)可有效實現(xiàn)對嬰幼兒睡眠的監(jiān)護。
關(guān)鍵詞:可穿戴系統(tǒng);嬰幼兒睡眠監(jiān)護;傳感器;卡爾曼濾波
中圖分類號:TP273 文獻標識碼:A 文章編號:2095-1302(2018)07-00-03
0 引 言
隨著互聯(lián)網(wǎng)、云計算等技術(shù)的發(fā)展,智能可穿戴設備具有強大的市場潛力[1]。二胎時代來臨,家長對嬰幼兒的健康愈加重視[2],嬰幼兒用品等相關(guān)行業(yè)將成為最直接的受益者。由于嬰幼兒身體機能較弱,睡眠也可能成為生長發(fā)育過程中一個可改變的危險因素[3]。為對睡眠狀態(tài)下的嬰幼兒進行及時監(jiān)護,研發(fā)出一款專門針對嬰幼兒的性價比高、體驗感強、功能強大的睡眠監(jiān)護系統(tǒng)[4]。
目前國內(nèi)外針對嬰幼兒睡眠監(jiān)護系統(tǒng)的研究,如Owlet嬰兒護理智能襪子監(jiān)測器,但該產(chǎn)品價格偏高,且不適宜在溫度較高時穿戴; Safetosleep智能床墊[5]不易攜帶,并且有監(jiān)護區(qū)域限制;嬰兒呼吸3D監(jiān)控系統(tǒng)通過深度感應相機監(jiān)測嬰兒睡眠期間的腹部起伏判斷呼吸[5],此產(chǎn)品應用前景不明。因此,本文提出基于可穿戴式的嬰幼兒睡眠監(jiān)護系統(tǒng),該系統(tǒng)能時時展示嬰幼兒的體溫、心率和睡姿等,并對指標進行分析與預警,具有應用方便、數(shù)據(jù)及時保存、性價比高等優(yōu)點。
1 總體方案設計
結(jié)合安卓、嵌入式和云平臺,將傳感、識別、連接和云服務等技術(shù)綜合嵌入到可穿戴設備形成“可穿戴腳環(huán)-無線藍牙傳輸系統(tǒng)-智能手機APP”系統(tǒng),引入量化自我的設計理念[6],主要從功能、造型、功能界面三個方面實現(xiàn)。系統(tǒng)工作原理如圖1所示。
本系統(tǒng)由云端服務器、安卓手機、可穿戴智能腳環(huán)組成。智能腳環(huán)通過傳感器模塊[7]采集物理數(shù)據(jù),采用低功耗藍牙4.0方案將嬰兒的睡姿、心率及體溫等相關(guān)數(shù)據(jù)與手機APP進行實時通信[8]。云端服務器存儲信息并進行智能分析,分析結(jié)果反饋給用戶,若發(fā)現(xiàn)異常及時報警[9]。
2 系統(tǒng)設計
2.1 硬件結(jié)構(gòu)設計
基于可穿戴技術(shù)開發(fā)的智能腳環(huán)主要包括MPU6050姿態(tài)傳感器、MAX30100心率傳感器、集成雙溫度傳感器和ADMP MEMS數(shù)字麥克風,分別實現(xiàn)睡眠姿態(tài)分析,心率、體溫監(jiān)測,睡醒時聲音通知。主控芯片為低功耗藍牙4.0芯片nRF52832。可穿戴式智能腳環(huán)具有佩戴方便、體型小、耗電量低等特點。其中,數(shù)據(jù)采集平臺由nRF52832與MPU6050構(gòu)成,可穿戴式智能腳環(huán)如圖2所示。
2.2 軟件平臺設計
MPU6050與nRF52832通過I2C總線接口通信。為了最大限度地增加工作時間,MPU6050 的12引腳的INT引腳與nRF52832的14引腳相連,若nRF52832達到閾值時間卻未收到有效的MPU6050運動數(shù)據(jù),則進入休眠狀態(tài)。否則MPU6050通過mpu6050_register_write(),mpu6050_register_
read()兩個函數(shù)產(chǎn)生中斷喚醒nRF52832。
根據(jù)I2C協(xié)議,對MAX30100芯片硬件驅(qū)動的FIFO寄存器進行操作時,首先采集樣本數(shù)及精度等,配置Config寄存器等,再對FIFO各寄存器進行清零操作,最后進行寫讀操作。
軟件平臺數(shù)據(jù)分析建立在硬件傳感器監(jiān)測基礎上。本系統(tǒng)采用GATT協(xié)議實現(xiàn)腳環(huán)與安卓手機通信,HTTP協(xié)議實現(xiàn)安卓與服務器通信,MySQL實現(xiàn)服務器端數(shù)據(jù)存儲,采用SSM框架搭建服務器的架構(gòu),JPush向安卓推送最新的用戶數(shù)據(jù)。
3 睡眠姿態(tài)采集與判定算法
3.1 嬰幼兒睡眠姿態(tài)特征
睡眠狀態(tài)下,嬰幼兒的姿態(tài)可分為如下兩種:
(1)臥姿:按照嬰幼兒身體傾斜的角度從小到大可分為仰臥、側(cè)臥、傾臥;
(2)站立姿:睡醒后才會發(fā)生的狀態(tài),可能產(chǎn)生未知的危險[10]。
假定MPU6050的三軸加速度指向與嬰幼兒身體坐標系重合[11],身體坐標系Oxp yp zp中節(jié)點a的坐標記為a(ax,ay,az)??纱┐髂_環(huán)佩戴在嬰幼兒的腳踝處,因此選擇腳部運動名稱定義各姿態(tài)角,分別是擺角α,轉(zhuǎn)角β和抬角χ。其中,擺角α由腿在垂直方向上左右晃動產(chǎn)生,轉(zhuǎn)角β是腿沿水平面上向左或向右的轉(zhuǎn)向角,抬角χ由腿上下運動產(chǎn)生。忽略運動幅度的差異,仰臥和站立姿在行為數(shù)據(jù)上區(qū)別不顯著,可以歸為一類。三種姿態(tài)的數(shù)值特征見表1所列。
3.2 姿態(tài)解算
從陀螺儀數(shù)據(jù)輸出寄存器和加速度傳感器數(shù)據(jù)輸出寄存器獲取的原始數(shù)據(jù)與實際需要的姿態(tài)數(shù)據(jù)即歐拉角(航向角、橫滾角和俯仰角)不符。因此本系統(tǒng)采用卡爾曼濾波融合[12]方法進行姿態(tài)解算[13],整體實現(xiàn)方法如圖3所示。
假設某時刻嬰幼兒真實的姿態(tài)角為θks,根據(jù)卡爾曼濾波處理陀螺儀采集的原始數(shù)據(jù),采用四元數(shù)法[14]計算出姿態(tài)角θkα=θks+θkα,θkα是經(jīng)四元數(shù)微方程求解得到的姿態(tài)角。
姿態(tài)角由四元數(shù)形式的方向余弦矩陣決定:
當嬰幼兒處于任意姿態(tài)時,設人體坐標系三軸上測量的加速度值為,則由坐標系變換矩陣,得到:
繼而計算出俯仰角和橫滾角:
由此得出所需的航向角ε、橫滾角φ和俯仰角θ。
4 基于安卓的嬰幼兒睡眠監(jiān)測系統(tǒng)的實現(xiàn)
4.1 可穿戴腳環(huán)的硬件平臺搭建
可穿戴智能腳環(huán)的嵌入式系統(tǒng)采用Keil開發(fā)協(xié)議棧,和應用軟件完全分開,因此需要用nRFgoStudio燒寫協(xié)議棧。將嵌入式程序通過Keil下載到可穿戴節(jié)點ROM的0x18000起始區(qū)域,插上鋰電池,可穿戴節(jié)點開始工作。
4.2 基于安卓平臺的軟件實現(xiàn)
安卓APP軟件適用于藍牙4.0,版本4.3以上的安卓手機,將該安卓應用與可穿戴腳環(huán)配對,具體應用過程如圖4所示。用戶登錄APP后,通過藍牙連接節(jié)點,如圖5和圖6所示??纱┐髂_環(huán)將某時刻采集到的體征數(shù)據(jù)自動傳輸至APP并顯示,如圖7所示。用戶可以隨時查看孩子近一周的體溫、心率數(shù)據(jù),當系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)異常時,會自動報警提醒用戶,如圖8所示。此外還可提供寶寶近一周的睡姿記錄,用戶可以查看寶寶在具體時段的睡姿,或者通過扇形圖查看寶寶一天內(nèi)各個姿態(tài)的分布、總時長以及占比,如圖9所示。
4.3 系統(tǒng)測試
為了檢測本系統(tǒng)的可靠性,研究人員對嬰幼兒的姿態(tài)識別進行了大量實驗,并采集相關(guān)數(shù)據(jù)。檢測情況見表2所列。
由表2可知,本系統(tǒng)的姿態(tài)識別能力很好,可以對嬰幼兒睡眠時的狀態(tài)進行監(jiān)護。
5 結(jié) 語
本系統(tǒng)主要通過自主開發(fā)的可穿戴智能腳環(huán),利用MPU6050實現(xiàn)姿態(tài)采集,MAX30100實現(xiàn)心率溫度采集,I2S數(shù)字音頻總線實現(xiàn)聲音采集,通過集成72 MHz主頻ARMCortex-M4F浮點計算功能的nRF52832多傳感器數(shù)據(jù)融合計算,將嬰幼兒的體溫、睡姿、心率數(shù)據(jù)通過藍牙4.0發(fā)送到手機并保存在云服務器,實現(xiàn)嬰幼兒睡眠智能監(jiān)護。方案新穎,有較大的創(chuàng)新價值和推廣意義。
本系統(tǒng)的核心是對嬰幼兒睡眠時異常姿態(tài)的報警。在數(shù)據(jù)處理上使用卡爾曼濾波[15]融合方法。利用陀螺儀的角度估計過程數(shù)據(jù),使用加速度計和磁力計求解姿態(tài)角,并作為測量數(shù)據(jù),最后使用卡爾曼濾波對姿態(tài)角進行優(yōu)化,得到最終的姿態(tài)角。但本文只考慮了白噪聲,需要繼續(xù)研究其他因素對姿態(tài)測量精度的影響。
參考文獻
[1]劉愛冰,張靖.可穿戴設備市場發(fā)展前景可期[J].物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),2016,6(3):4.
[2]王愛萍,孫莞綺,駱曉萍,等. 夜醒與嬰幼兒認知發(fā)育的相關(guān)性研究[J]. 臨床兒科雜志,2014,32(11):1064-1068.
[3] Abel E A,Tonnsen B L. Characterizing sleep problems in infants and toddlers with neurogenetic syndromes:A Cross-Group Comparison[J].Sleeping medicine,2017,38:130-134.
[4]史慶云,郭龍,張錢妹,等. 基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智能保姆系統(tǒng)研發(fā)與應用[J]. 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),2016,6(4):81-82,84.
[5]汪琴麗.智能分析監(jiān)控系統(tǒng)在嬰兒睡眠監(jiān)測中的應用.安防知識網(wǎng)[EB/OL].http://security.asmag.com.cn/news/201703/90584.html,2017-03-06/2018-02-13
[6]李超強,侯文軍,李豪. “量化自我”-復雜信息系統(tǒng)人因功效評估大數(shù)據(jù)分析平臺的建設[J]. 中國電子科學研究院學報,2017,12(6):563-569.
[7]劉明亮,崔宇佳,張一迪,等. 基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的姿態(tài)控制與應用[J].微電子學與計算機,2017,34(7):65-69.
[8]甘廣輝,童蕾,陳超敏. 基于低功耗藍牙網(wǎng)絡的家用胎兒監(jiān)護系統(tǒng)設計[J].電子技術(shù)應用,2015,41(8):34-36,46.
[9]崔勇,宋健,繆蔥蔥,等. 移動云計算研究進展與趨勢[J]. 計算機學報,2017,40(2):273-295.
[10]王玉坤,高煒欣,湯楠,等. 基于模糊模式識別的人體姿態(tài)識別[J]. 計算機工程與設計,2016,37(6):1621-1625.
[11]孫子文,孫曉雯. 基于加速度傳感器的人體跌倒檢測方法[J]. 計算機工程與科學,2017,39(2):330-335.
[12]陳航科,張東升,盛曉超,等. 基于Kalman濾波算法的姿態(tài)傳感器信號融合技術(shù)研究[J].傳感器與微系統(tǒng),2013,32(12):82-85,89.
[13]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),2013,43(5):49-54.
[14]徐曉蘇,周峰,張濤,等. 基于四元數(shù)自適應卡爾曼濾波的快速對準算法[J]. 中國慣性技術(shù)學報,2016,24(4):454-459.
[15]馮少江,徐澤宇,石明全,等. 基于改進擴展卡爾曼濾波的姿態(tài)解算算法研究[J]. 計算機科學,2017,44(9):227-229,249.