具有防摔檢測預警的老人智能服裝設(shè)計研究

康 婷，沈 雷，周 帥

(1.江南大學 設(shè)計學院，江蘇 無錫 214122； 2.北京理工大學 機電學院，北京 100081)

在全球，跌倒是造成傷害、意外死亡的第二大原因，其中65歲及以上的老年人占首位，且隨著年齡的增長，跌倒的概率也會逐漸上升[1]，若摔倒后救助不及時很可能對身體造成嚴重危害，針對此現(xiàn)象設(shè)計一款防摔檢測智能服裝以達到減輕跌倒致重大傷害的目的。

隨著智能服裝的發(fā)展，老年人智能服裝領(lǐng)域出現(xiàn)了很多產(chǎn)品，如監(jiān)測心率、血壓和心情等智能服裝，如獨居監(jiān)控服、太陽能紅外線理療服、太陽能測壓服、防摔服等，這說明老年人對功能服裝有較大需求[2]。目前市場上的防摔類服裝多用于專業(yè)運動，如Alpinestars公司研發(fā)的電子安全氣囊系統(tǒng)，推出Tech-AITTMTM安全氣囊騎行服，Hit-air公司開發(fā)的專供賽車和馬術(shù)競技穿用的充氣式夾克和背心[3]，日本 Prop 公司發(fā)明防止老年人摔傷的安全氣袋等[4]，這類服裝還未投入到人們的日常安全防護中使用，老年人群對這類防護服接受度較低，主要因為產(chǎn)品不符合日常穿著者的實際需求, 服用性較差且價格偏貴的原因[5]。

綜合以上情況，本文基于服裝設(shè)計結(jié)構(gòu)、面料、色彩3要素以及結(jié)合摔倒檢測算法設(shè)計一款適合老年人日常穿著的防摔智能服裝。通過真人實驗對檢測算法的正確性進行實證研究，創(chuàng)新點在于將防摔和預警2種功能融合，以期推動老人防摔智能服裝的設(shè)計開發(fā)。

1 防摔檢測與預警

1.1 防摔檢測概述

目前摔倒檢測算法已有大量的學者進行研究，可將現(xiàn)有的檢測算法歸為3個類別：①采用可穿戴式傳感器，采集人體姿態(tài)、運動加速度進行檢測[6-8]；②基于視覺傳感器檢測，通過安裝視頻監(jiān)控或者體感攝影機，從視頻中提取人運動行為信息或者骨干信息來進行檢測[9-12]；③環(huán)境感知檢測方式， 在老人正?；顒訁^(qū)域中放置傳感器，通過監(jiān)測目標發(fā)出的聲音以及碰撞地面時發(fā)出的震動來對摔倒的動作進行檢測。采集人體姿態(tài)的可穿戴式傳感器在長時間的使用過程中存在“漂移”的現(xiàn)象[9]，導致檢測誤差，需要校準。使用視頻監(jiān)控或者體感攝像等方法限制了老年人的活動區(qū)域，且易受物體遮擋導致無法正常檢測。本文根據(jù)摔倒行為發(fā)生幅度變化的劇烈程度進行區(qū)分檢測。

1.2 人體信息提取

首先進行人體模型的簡化，模型簡化如圖1所示。將人的骨干視為連桿，活動關(guān)節(jié)視為一系列旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)的組合，其中人體的髖關(guān)節(jié)有3個旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)組合而成，如圖1中(a)所示LEG_J0、LEG_J1、LEG_J3。膝關(guān)節(jié)由1個旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)組成，將人體簡化成雙足模型形式，如圖1(b)所示。

圖1 人體模型簡化

1.2.1 姿態(tài)信息提取

如圖2所示建立描述人體姿態(tài)的坐標系，定義繞x軸稱為pitch角，繞y軸旋轉(zhuǎn)的稱為yaw角，繞z軸旋轉(zhuǎn)的稱為roll角，分別描述了人體姿態(tài)的俯仰信息、側(cè)方向運動信息和運動正方向信息。

圖2 人體坐標系

人體在正常運動過程中，roll角跟隨著人體運動的方向時刻在改變。當人體朝前或朝后發(fā)生摔倒時，pitch角瞬時發(fā)生大的跳動。當人體發(fā)生側(cè)摔時，yaw角瞬時會發(fā)生大的跳動。因此當人體發(fā)生摔倒時，姿態(tài)角的變化可以作為摔倒行為的識別方式之一。但是考慮到生活情景的復雜，當人體做一些相關(guān)關(guān)節(jié)鍛煉時，或者整個摔倒過程發(fā)生比較緩慢時，存在誤檢的情況，基于姿態(tài)變化的識別方式可作為輔助檢測的方式。在本方案中姿態(tài)信息的采集選用六軸陀螺儀模塊，能夠測量x、y、z的角度和加速度。

1.2.2 關(guān)節(jié)信息提取

關(guān)節(jié)信息主要指的是關(guān)節(jié)旋轉(zhuǎn)角度的信息，膝關(guān)節(jié)的轉(zhuǎn)動能夠描述膝關(guān)節(jié)以上部分與腿部的關(guān)系。而描述人體上半身與下半身則需要檢測髖關(guān)節(jié)LEG_J2的角度的變化，通過檢測這2部分關(guān)節(jié)的角度信息，可判斷大部分腳接觸地面時人體的運動行為，結(jié)合角度的信息可以區(qū)分站立和非站立的動作行為。關(guān)節(jié)旋轉(zhuǎn)的角度可使用編碼器進行測量，通過累計編碼器的脈沖數(shù)值換算成對應(yīng)的角度。在本實驗方案中使用絕對編碼器采集角度信息，將2片柔性的長條在膝關(guān)節(jié)處連接，編碼器與其中的1片相對固定安裝，并且與另一片在連接處的軸相連接，2片長條緊貼褲子，如圖3所示，膝關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)動時2片長條也會相對轉(zhuǎn)動。

圖3 關(guān)節(jié)角度信息提取

絕對編碼器數(shù)值與角度可根據(jù)式(1)進行換算。

angle=value/value_max×360°

(1)

式中：value為當前絕對式編碼器的數(shù)值，value_max為其量程的最大值，其與編碼器的構(gòu)造有關(guān)。

1.3 摔倒檢測算法

摔倒過程迅速發(fā)生，動作幅度較大，這類動作往往會造成較大傷害，但是這種摔倒的方式也更容易察覺，通過檢測3個方向上的加速的變化，也是目前常見摔倒的檢測方法，即計算x、y、z3個方向加速度ax、ay、az的和。不管朝哪個方向發(fā)生摔倒，這個值將會發(fā)生較大的跳動，但是僅僅根據(jù)加速度的跳動無法完全確定摔倒動作是否發(fā)生，當快跑或是下蹲時，合成加速度也會發(fā)生較大的跳動，此時容易造成誤檢測。

(2)

下蹲、快跑、前摔時的加速度及角度變化分別見圖4～9。

圖4 下蹲合成加速度變化

圖5 下蹲角度變化

圖6 快跑合成加速度變化

圖7 快跑角度變化

圖8 前摔合成加速度變化

圖9 前摔角度變化

快跑時或是下蹲時發(fā)現(xiàn)其姿態(tài)角度的變化并不大，因此將角度的變化作為各個方向上的加權(quán)因子。重新定義合成加速度a′，a′的計算見式(3)：

(3)

加權(quán)因子的計算如見式(4)：

angle1=pitch;angle2=yaw;angle3=roll;

fi=Δanglei,i=1,2,3

(4)

為了減少數(shù)據(jù)抖動的影響，將采集姿態(tài)的數(shù)據(jù)進行“加窗”處理，即將一定范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)進行平均值處理，如下圖所示是window_width=10，window_width=25，window_width=50數(shù)據(jù)處理效果。

圖10 數(shù)據(jù)平滑處理

通過加窗處理能夠使數(shù)據(jù)變得平滑，同時又能夠反映數(shù)據(jù)的真實變化趨勢，減少數(shù)據(jù)抖動帶來的影響，但是相對實際情況會有所延時，考慮到串口波特率為115 200 Hz，即使50幀10字節(jié)的數(shù)據(jù)，通訊時間不過0.035 s，這個延時只在啟動時產(chǎn)生，后續(xù)不存在延時現(xiàn)象，因此加窗處理可行。通過將姿態(tài)的數(shù)據(jù)進行平滑處理后，使用式(3)重新計算3種行為的合成加速度的變化，如圖11～13所示。

圖11 下蹲合成加速度變化

圖12 快跑合成角加速度變化

圖13 前摔合成角加速度變化

使用式(3)計算得到的合成加速度的變化能夠明顯地將摔倒時的情況和下蹲、快跑的動作進行區(qū)分，而僅僅使用式(2)無法將摔倒的動作和快跑的動作進行區(qū)分。

對于動作幅度較小的摔倒行為，合成加速度值很小，不能夠被捕捉。需要結(jié)合其他的方式進行識別，通過采集的關(guān)節(jié)角度信息，提取出其中的特征信息用于訓練機器學習算法，機器學習算法流程如圖14所示。

圖14 機器學習算法流程

提取的特征信息作為分類算法的輸入，通過數(shù)據(jù)預處理，包括將異常值的清理、特征選擇、歸一化等操作加快分類算法模型的收斂時間。訓練階段用于訓練模型，所用數(shù)據(jù)稱為訓練集，訓練階段目的在于訓練模型以達到最優(yōu)的分類結(jié)果，測試階段使用訓練階段訓練好的模型對測試集數(shù)據(jù)進行分類。k近鄰是一種常用的監(jiān)督學習算法，分類的原理是基于距離的度量找出訓練集中與測試樣本最靠近的k個樣本，通過這k個鄰居的類別來進行預測，從中選擇這k個樣本中出現(xiàn)最多的類別標記作為預測的結(jié)果。距離的計算采用歐式距離公式計算，如式(5)所示。

(5)

其中x，y分別代表待分類樣本與已知樣本同名特征值。特征選擇2個膝關(guān)節(jié)的角度及姿態(tài)角度，6個特征值見表1。

表 1 特征值

1.4 系統(tǒng)硬件實現(xiàn)

主控制器采用單片機(型號stm32f407VGT6)，該單片機是基于高性能的ARM Corex-M4 32位內(nèi)核，運行頻率高達168 MHz，支持所有ARM單精度數(shù)據(jù)處理指令和數(shù)據(jù)類型，可根據(jù)項目的需求擴展相應(yīng)的外設(shè)，負責數(shù)據(jù)的采集和處理，將處理后的數(shù)據(jù)打包發(fā)送至PC端或是手機端，本方案硬件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框如圖15所示。

圖15 硬件系統(tǒng)軟件

1.5 系統(tǒng)軟件實現(xiàn)

下位機軟件系統(tǒng)設(shè)計需要考慮實時采集人體的多項信息，需要系統(tǒng)分時切換各個任務(wù)進行數(shù)據(jù)的采集與發(fā)送，通過搭載u/cos-III實時系統(tǒng)內(nèi)核完成任務(wù)的分時調(diào)度，通過分配任務(wù)的優(yōu)先級決定任務(wù)的重要性發(fā)送打印任務(wù)、按鍵任務(wù)，如圖16所示。根據(jù)方案要求分為姿態(tài)采集任務(wù)、數(shù)據(jù)處理任務(wù)。

圖16 下位機軟件系統(tǒng)

上位機通過使用MatLab編寫串口數(shù)據(jù)接收程序，將下位機通過藍牙發(fā)送的數(shù)據(jù)進行接收和進一步處理。將角度和關(guān)節(jié)信息用于繪制人體模型的運動，同時將采集的數(shù)據(jù)進行處理，得到訓練樣本，用于訓練機器學習摔倒檢測算法。另一方面求解合成加速度信息用于摔倒的檢測。

2 老年人防摔檢測智能服設(shè)計

2.1 結(jié)構(gòu)設(shè)計

從人體工效學的角度，服裝可以借助結(jié)構(gòu)設(shè)計達到一定的安全防護。隨著年齡的增長，老年人身體機能也會隨之下降，出現(xiàn)身體形態(tài)變化、腿腳不靈活、穿脫不方便等問題，所以在防摔服裝的結(jié)構(gòu)設(shè)計中，要同時考慮防護作用和舒適性，服裝的結(jié)構(gòu)盡量以寬松型為主。可以采用H型和O型的服裝廓形，便于老年人穿脫，且可以采用對襟式或者拉鏈式的服裝形式[13]。

2.2 面料選擇

面料在實現(xiàn)服裝防護功能和生理舒適功能方面也起著很大的作用，通過查閱資料發(fā)現(xiàn)目前市場上的防摔服裝在面料選擇上主要以防水、透氣、耐磨、防護這幾個方面的性能為主。面料成分主要有錦綸、滌綸等，此外護具是專業(yè)防摔服的核心，主要用在肩部、肘部、側(cè)腰、胸腰椎、盆骨、髖關(guān)節(jié)、膝蓋處等部位[14]。老年人防摔智能服裝主要是日常穿著，所以不僅要考慮面料是否具有減震耐磨的效果，也要考慮面料的柔軟度和著裝舒適性。

2.3 色彩選擇

色彩在功能服裝的運用上具有生理及心理性功能和視覺效果功能。隨著老年人年齡的增長，外貌、體型、心理以及審美水平都會發(fā)生一定的變化[14]。服裝配色必須滿足年齡段人物的需求，現(xiàn)今老年人退體后會選擇多參與社會活動，活動的增加會使老年人更加注重自身的形象，故而注重自己的穿著和服裝的色彩?？梢酝ㄟ^分析老年人喜愛的顏色以及結(jié)合其膚色特征較為準確地找到老年人的色彩需求[15]。

2.4 傳感器與服裝的結(jié)合

主要運用拼接的手法，在最常見的幾個易摔傷部位拼接減震耐磨的面料，再嵌入關(guān)節(jié)角度測量模塊，使其同時具備檢測和防摔的功能。關(guān)節(jié)角度信息測量采用AD轉(zhuǎn)化器采集隨關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)動電阻的電壓值變化，通過映射關(guān)系得到角度變化，以減小采集模塊的尺寸。檢測報警方面通過嵌入處理器中的藍牙模塊實時發(fā)送人體數(shù)據(jù)至手機APP，結(jié)合GPS定位技術(shù)將老年人摔倒的信息和具體的地理位置發(fā)送到監(jiān)護人手機上，讓監(jiān)護人能第一時間知道穿著者的身體狀況，及時采取救助措施，保護老人的生命安全。

老年人防摔檢測智能服設(shè)計及傳感器嵌入位置見圖17。

圖17 老年人防摔檢測智能服設(shè)計

3 實驗數(shù)據(jù)與分析

為了驗證本文提出的摔倒檢測算法的有效性，模擬日常行為動作：前摔、側(cè)摔、快跑、下蹲4個行為，每個行為重復進行50次實驗，一共采集200組實驗數(shù)據(jù)，將動作發(fā)生后的數(shù)據(jù)進行處理，其中的80%作為訓練數(shù)據(jù)，其余作為測試數(shù)據(jù)，使用k近鄰機器學習算法進行訓練，得到的日常行為檢測試驗結(jié)果見表2。使用合成加速度的算法進行實時監(jiān)測得到日常行為檢測結(jié)果見表3。

表2 日常行為檢測實驗結(jié)果

表3 日常行為檢測結(jié)果

從表2可以看出，準確率和精準率都是1，表明4個動作都能夠被準確的識別和區(qū)分。但是這種檢測在動作發(fā)生過程中容易誤判，動作與動作之間的行為，即動作的過渡階段不能夠有效區(qū)分。從表3可以看出，使用新的合成加速度公式能夠檢測出摔倒行為的發(fā)生，相較于文獻[6]有所提升。利用合成加速度檢測摔倒行為的準確率取決于合成加速度閾值的大小，實驗中使用合成加速度閾值為1.5g，g=9.8 m/s2，為重力加速度，未成功檢測出的摔倒行為，其值大于1g，其值仍大于上述非摔倒的行為，非摔倒行為合成加速度的大小分布在(0.1,0.8)區(qū)間范圍內(nèi)。閾值大小的選取還需要綜合考慮其他的日常行為因素影響。

4 結(jié)束語

本文針對老年人易摔倒造成損傷的問題，設(shè)計開發(fā)出一種具有防摔檢測的智能服裝，主要從2個方向進行研究。一是通過對人體模型中姿態(tài)信息與關(guān)節(jié)信息進行提取建模，得到相應(yīng)數(shù)據(jù)。利用立體坐標軸中3個方向上加速度的變化情況，將人體數(shù)據(jù)代入進行算法訓練，并將數(shù)據(jù)進行平滑處理，以提高算法精確值。依據(jù)算法提取的C1～C6的特征值，將相關(guān)數(shù)據(jù)代入stm32f407VGT6單片機，并利用下位機軟件進行代碼編譯與燒錄。二是針對服裝本體的設(shè)計從結(jié)構(gòu)設(shè)計、面料選取、色彩選擇、硬件與服裝的結(jié)合等方面入手，在滿足相應(yīng)防摔倒功能的同時，改善服裝穿著舒適度及滿足老人的心理安全感。

經(jīng)過多組測試，該防摔智能服裝針對快跑及下蹲的識別準確率及精確率均達到100%；對前側(cè)摔倒及側(cè)面摔倒的準確率分別為98.7%和97.2%，具體閾值可通過實際穿著時相關(guān)情況進一步調(diào)整，此外通過在上位機中根據(jù)姿態(tài)信息和關(guān)節(jié)角度信息構(gòu)建的人體運動模型，監(jiān)護人員可根據(jù)該模型的運動情況確定是否需要進行救助，可滿足老人日常防摔倒需求。后續(xù)需采集更多老年人日常行為動作數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)庫，作為訓練的樣本達到更為準確的檢測。