基于電場(chǎng)傳感器的人體坐姿監(jiān)測(cè)

吳 旭， 張中良， 程衛(wèi)東， 董永貴

(1.北京交通大學(xué) 機(jī)械與電子控制工程學(xué)院，北京 100044；2.清華大學(xué) 精密測(cè)試技術(shù)及儀器國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100084)

現(xiàn)代生活中，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，辦公室人群需要長(zhǎng)期坐在屏幕前工作。長(zhǎng)時(shí)間處于同一坐姿會(huì)對(duì)人體的視力、脊椎等造成損傷，并且研究表明久坐存在致命的風(fēng)險(xiǎn)[1]，所以現(xiàn)代化辦公模式下的健康辦公受到了廣泛關(guān)注。在工作期間適當(dāng)活動(dòng)能夠有效避免久坐對(duì)身體的損害，但是人們往往會(huì)忽略這一細(xì)節(jié)。因此對(duì)人體的坐姿情況進(jìn)行監(jiān)測(cè)并且能夠適時(shí)給出活動(dòng)提醒是有必要的。

目前針對(duì)人體坐姿識(shí)別，主要采用基于傳感器和基于機(jī)器視覺兩種方式[2]?；趥鞲衅鬟M(jìn)行坐姿識(shí)別是通過多個(gè)傳感器進(jìn)行坐姿檢測(cè)，并借助數(shù)據(jù)融合算法提高檢測(cè)精度[3]，例如Braun團(tuán)隊(duì)[4]提出在座椅上安裝多個(gè)電容傳感器進(jìn)行坐姿識(shí)別。此方法在使用過程中為了提高檢測(cè)精度需要數(shù)量較多的傳感器，硬件成本高?；跈C(jī)器視覺進(jìn)行坐姿識(shí)別則是通過對(duì)視頻流或圖像序列進(jìn)行分析從而得到坐姿信息[5]。Kinect深度攝像機(jī)[6-7]可以提供高分辨率的深度和視覺信息，為深度圖像的人體姿態(tài)檢測(cè)技術(shù)提供了相應(yīng)的硬件支持。研究學(xué)者將Kinect應(yīng)用于人體坐姿信號(hào)的檢測(cè)和識(shí)別[8-9]中，簡(jiǎn)化了信號(hào)獲取過程，但是存在判斷指標(biāo)單一、復(fù)雜環(huán)境下效果欠佳[9]的問題，可靠性較差。

對(duì)此，筆者提出了一種使用單個(gè)電場(chǎng)傳感器對(duì)人體坐姿情況進(jìn)行監(jiān)測(cè)的方法。根據(jù)電場(chǎng)傳感器的測(cè)量原理，由于電信號(hào)的頻率較低，人體體表與電極之間的阻抗可以等效為耦合電容，當(dāng)人體與傳感器之間發(fā)生相對(duì)運(yùn)動(dòng)時(shí)，耦合電容相應(yīng)發(fā)生改變，對(duì)測(cè)量信號(hào)的特征產(chǎn)生影響，通過對(duì)采集的電信號(hào)進(jìn)行特征分析，能夠準(zhǔn)確分辨出座椅上人體的四種狀態(tài)。與電容傳感器相比，電場(chǎng)傳感器具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、安裝方便的優(yōu)點(diǎn)，且使用單個(gè)電場(chǎng)傳感器降低了成本。同時(shí)，基于電場(chǎng)傳感器進(jìn)行坐姿識(shí)別相比于機(jī)器視覺，具有更高的可靠性和精確度。同時(shí)使用嵌入式處理器對(duì)所測(cè)信號(hào)進(jìn)行處理，將坐姿類別和時(shí)長(zhǎng)通過藍(lán)牙傳輸?shù)绞謾C(jī)上進(jìn)行顯示，并對(duì)被監(jiān)測(cè)人給出運(yùn)動(dòng)提醒。

1 測(cè)量裝置

1.1 電場(chǎng)傳感器

電場(chǎng)傳感器測(cè)量電極[10]是以PCB板為基底制作的，包括了4層PCB板結(jié)構(gòu)，如圖1(a)所示，底層PCB板用于構(gòu)造絕緣層和電極感應(yīng)層。其中，用于阻止電極感應(yīng)層與外部的直接接觸的絕緣層是依靠PCB板上的阻焊層構(gòu)成的，用于感應(yīng)外界電場(chǎng)的電極感應(yīng)層由PCB板中的整層的導(dǎo)電金屬構(gòu)成；主動(dòng)屏蔽層位于底層和頂層的中間，由2層PCB板直接相連構(gòu)成，用于減弱寄生電容的影響，提高測(cè)量電極探測(cè)電場(chǎng)的能力；頂層PCB板用于焊接電路元器件和布置電路的走線，并通過敷銅構(gòu)成屏蔽地層。除了PCB板外，測(cè)量電極還包括一個(gè)金屬屏蔽殼。為了屏蔽外界噪聲對(duì)電路的干擾，屏蔽地層與金屬屏蔽殼均連接地線。

測(cè)量電極的測(cè)量電路主要由單位增益緩沖器電路和反向放大電路兩部分構(gòu)成。單位增益緩沖器電路主要由一塊LMP7721芯片構(gòu)成。LMP7721是一種具有極低的輸入偏置電流(±20 fA)和高共模抑制比(100 dB)的精密運(yùn)算放大器，憑借其優(yōu)異的性能可以有效地降低電路自身的噪聲干擾。電極感應(yīng)層與LMP7721的正端輸入連接，并且為了提供直流偏置路徑接入了一個(gè)偏置電阻Rb，以使電路在工作時(shí)所產(chǎn)生的偏置電流通過Rb流入地線中。為形成單位反饋，LMP7721負(fù)端直接與LMP7721輸出端相連接，并且與主動(dòng)屏蔽層通過一個(gè)電阻Ra相接，以產(chǎn)生主動(dòng)屏蔽作用。反向放大電路由一個(gè)OPA2333構(gòu)成，它是具有低失調(diào)電壓特性(10 μV)的運(yùn)算放大器，主要作用是將測(cè)量到的信號(hào)放大到適合采集的范圍。

為了保證當(dāng)被測(cè)對(duì)象離測(cè)量電極較遠(yuǎn)時(shí)也能夠感應(yīng)到信號(hào)，偏置電阻Rb需要設(shè)置一個(gè)較大的值，以提高信號(hào)輸出幅值和測(cè)量靈敏度。在這里取Rb=10 GΩ[11]。

測(cè)量電極實(shí)物圖如圖1(b)所示。測(cè)量電極的整體厚度為6.28 mm，電極感應(yīng)面的直徑為40 mm，且方向朝外。電極其他部分和測(cè)量電路均被包裹在一塊直徑為42 mm的鋁制金屬屏蔽殼內(nèi)，電源、地和信號(hào)輸出通道由一條三芯屏蔽線提供[10]。

圖1 測(cè)量電極結(jié)構(gòu)及實(shí)物圖[10]

1.2 調(diào)理電路

當(dāng)人坐在椅子上時(shí)，所產(chǎn)生的活動(dòng)信號(hào)頻率很低，在100 Hz以下。電場(chǎng)傳感器測(cè)量電極的信號(hào)調(diào)理電路包括低通濾波電路和陷波電路。首先對(duì)信號(hào)進(jìn)行低通濾波，設(shè)置截止頻率為100 Hz。測(cè)量電極在采集坐姿信號(hào)時(shí)，由于周圍環(huán)境中充斥著工頻電場(chǎng)，信號(hào)會(huì)受到干擾，為了防止測(cè)量電極在干擾下測(cè)量到的信號(hào)出現(xiàn)飽和的情況，在測(cè)量過程中，需要對(duì)50 Hz信號(hào)進(jìn)行陷波。

1.2.1 低通濾波電路

低通濾波器選用巴特沃斯濾波器，其在通帶范圍內(nèi)平坦度最好。低通濾波仿真電路如圖2所示，使用的是Sallen-Key濾波電路，兩級(jí)RC電路的電阻和電容值分別相等，運(yùn)算放大器選用的是OPA2314，它具有低功耗和低噪聲的優(yōu)點(diǎn)。

圖2 低通濾波仿真電路圖

低通濾波器截止頻率要求在100 Hz附近，確定電容值為C1=C2=100 nF，其截止頻率計(jì)算公式為

(1)

式中，電阻值為R1=R2=15 kΩ，算得截止頻率約為106 Hz。當(dāng)品質(zhì)因數(shù)為0.707時(shí)，濾波器通帶邊緣會(huì)比較平坦，此時(shí)R4/R3≈0.6，取R4=10 kΩ，R3=15 kΩ。使用TI公司的TINA-TI仿真軟件進(jìn)行分析，得到仿真Bode圖如圖3所示，濾波器截止頻率約為110 Hz，并且相位失真較小。

圖3 低通濾波仿真Bode圖

1.2.2 陷波電路

陷波使用的電路是雙T網(wǎng)絡(luò)帶阻有源陷波器，圖4為50 Hz陷波電路仿真電路圖。

圖4 50 Hz陷波器仿真電路圖

圖4中，R1=R2=2R3，C1=C2=0.5C3，f0=50 Hz，取C1=4.7 nF，R4=2 kΩ，R5=10 kΩ，根據(jù)f0=1/(2πRC)，得到R1=680 kΩ。其中運(yùn)算放大器選用德州儀器生產(chǎn)的OPA2314。使用TINA-TI軟件中的信號(hào)分析儀得到仿真Bode圖如圖5所示，陷波器中心頻率為49.74 Hz，并以-47.25 dB衰減，與理論估算50 Hz相差0.26 Hz，絕對(duì)誤差約為0.5%。

圖5 50 Hz陷波器仿真Bode圖

2 測(cè)量原理

人體坐在座椅上與電場(chǎng)傳感器非接觸，測(cè)量電極透過人體體表穿戴的衣物，通過電容耦合的方式能夠提取到人體體表的電信號(hào)。這種電信號(hào)一般是電壓信號(hào)，可以是人體內(nèi)部產(chǎn)生的內(nèi)源信號(hào)，也可以是外界電場(chǎng)耦合到人體所產(chǎn)生的外源信號(hào)[11]。

在測(cè)量過程中，測(cè)量電極放置在座椅靠背上，以非接觸的方式獲取人體體表的電信號(hào)，如圖6所示。由于電信號(hào)的頻率較低，人體體表與電極間的阻抗可簡(jiǎn)單等效為耦合電容，測(cè)量電路的等效模型如圖7所示。由于當(dāng)人體靠在椅背上時(shí)衣物上的靜電同樣會(huì)耦合到電容上，需要在輸入端設(shè)置偏置電阻Rb，起到釋放靜電減小干擾的效果。理論上，測(cè)量電路的輸入電阻Rin遠(yuǎn)大于偏置電阻Rb，因此，輸入端的等效阻抗約等于偏置電阻Rb。

電極與人體之間形成的耦合電容為

(2)

式中，S為電極與人體間的耦合面積；d為電極與人體之間的耦合距離；ε為電極與人體之間耦合介質(zhì)的介電常數(shù)。因?yàn)椴贾埔铝现谐錆M空氣，可近似假定ε=ε0。耦合面積S取決于電極極板的幾何尺寸，因此對(duì)于制作完成的電極，耦合面積S固定不變。耦合條件對(duì)輸出信號(hào)的影響主要是由耦合距離d的改變所引起的。根據(jù)圖7可知，耦合距離d增大時(shí)，耦合電容CE變小，輸出信號(hào)幅值減小，反之，輸出信號(hào)幅值增大。

圖6 人體活動(dòng)信號(hào)測(cè)量原理

圖7 測(cè)量電路等效模型[11]

采用上述理論設(shè)計(jì)的座椅監(jiān)測(cè)人體活動(dòng)裝置，人體距離測(cè)量電極遠(yuǎn)近的變化導(dǎo)致信號(hào)的幅值與形狀發(fā)生變化，可根據(jù)信號(hào)的特征判斷人體的動(dòng)作。

3 信號(hào)采集與分類

3.1 坐姿信號(hào)采集

使用電場(chǎng)傳感器測(cè)量電極進(jìn)行人體坐姿信號(hào)的采集。受試者身高165 cm，體重80 kg。采集受試者在實(shí)驗(yàn)室辦公桌前工作6 h的信號(hào)，采樣頻率為200 Hz，信號(hào)做去均值處理，所得到的結(jié)果如圖8所示。在傳感器采集信號(hào)的同時(shí)使用電腦攝像頭在受試者旁邊進(jìn)行拍攝，作為人體活動(dòng)的視頻記錄。通過將視頻中人體行為與實(shí)測(cè)信號(hào)相結(jié)合進(jìn)行分析，可以將信號(hào)分為圖9所示的A、B、C、D四類。

圖8 人體活動(dòng)實(shí)測(cè)信號(hào)

A類信號(hào)如圖9(a)所示，信號(hào)幅值在±0.6 V左右，為人坐在椅子上，人體靠在椅背上，與傳感器全面接觸并對(duì)其施加了較大的壓力；B類信號(hào)如圖9(b)所示，信號(hào)幅值在±0.05 V以外，為人坐在椅子上，但人體不與傳感器接觸或輕微碰觸到傳感器，沒有動(dòng)作或者存在一些肢體動(dòng)作幅度很小的活動(dòng)，如進(jìn)行書寫、打字等；C類信號(hào)如圖9(c)所示，信號(hào)幅值在±0.04 V以內(nèi)，為人不在椅子上，得到的信號(hào)為空間中的環(huán)境電場(chǎng)信息；D類信號(hào)如圖9(d)所示，尖峰信號(hào)表示人體發(fā)生較大的動(dòng)作，如身體有幅度較大的晃動(dòng)，或者人在坐下或離開椅子的過程。從圖9中可以看到每類信號(hào)在幅值與形狀上會(huì)存在差異，說明測(cè)量電極能夠?qū)θ梭w的坐姿信息進(jìn)行識(shí)別。

圖9 代表信號(hào)波形

3.2 分類算法——BS序列

對(duì)于一維時(shí)間序列X=(x1,x2,…,xN)，由嵌入式方法通過坐標(biāo)延時(shí)得到m維相空間矢量:

P(i)=(xi,xi+τ,…,xi+(m-1)τ)

(3)

式中，m為嵌入維數(shù)；τ為延遲時(shí)間，在相空間反映時(shí)間序列的特征信息。然后將二維相空間劃分為2M×2M個(gè)網(wǎng)格(box)，如圖10所示。如果信號(hào)的相空間軌跡穿過某一網(wǎng)格box[u(i),v(i)]，則該網(wǎng)格被標(biāo)記并計(jì)算其到對(duì)角線的距離，將此距離作為該網(wǎng)格的得分(score)。距離計(jì)算公式為

dis(i)=|u(i)-v(i)|,1≤u(i),v(i)≤2M

(4)

圖10 網(wǎng)格化相空間[12]

滑動(dòng)窗長(zhǎng)為n時(shí)，一個(gè)滑動(dòng)窗長(zhǎng)內(nèi)的時(shí)間序列片段映射到網(wǎng)格化相空間，計(jì)算所有被標(biāo)記網(wǎng)格的得分之和(Box-Score,BS)，即

(5)

式中，N為時(shí)間序列的長(zhǎng)度。并且在分析軸承故障信號(hào)的過程中，如圖11所示，發(fā)現(xiàn)BS序列不僅能夠凸出信號(hào)中的尖峰，而且非峰值的位置在BS序列中都得到了抑制，所以BS序列也可以稱為峰值特征曲線。

圖11 軸承信號(hào)和其BS序列

應(yīng)用基于相空間重構(gòu)的快速尋峰算法中的BS序列計(jì)算作為坐姿信號(hào)分類的方法。計(jì)算BS序列僅涉及整型數(shù)據(jù)，避免了浮點(diǎn)數(shù)的運(yùn)算，有利于在嵌入式系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)。對(duì)于調(diào)幅信號(hào)，BS序列還存在類似于包絡(luò)解調(diào)的效果，可以將感興趣的信號(hào)凸顯出來(lái)。

3.3 坐姿信號(hào)分類

電場(chǎng)傳感器所采集到的坐姿信號(hào)中，坐姿信息主要以調(diào)幅的形式調(diào)制在50 Hz工頻信號(hào)上，還有一部分包含在尖峰中，符合BS序列的應(yīng)用范圍。

將圖8所示的坐姿信號(hào)進(jìn)行相空間重構(gòu)，信號(hào)采樣頻率為200 Hz，時(shí)間延遲τ=5 ms，計(jì)算其BS序列。以第1小時(shí)信號(hào)為例，信號(hào)如圖12(a)所示，計(jì)算得到BS序列如圖12(b)所示。從信號(hào)的BS序列中可以看到較為清晰的界限，因此可以通過設(shè)定閾值的方法對(duì)坐姿信號(hào)進(jìn)行分類，大于閾值Th1為類別Ⅰ，小于閾值Th2為類別Ⅲ，處于閾值Th1和Th2之間為類別Ⅱ。結(jié)合圖12(a)和12(b)兩個(gè)曲線分析，代表人體活動(dòng)幅度較大的D類信號(hào)正處于斜率很大的尖峰信號(hào)所在位置處。因此，對(duì)原始序列的BS序列再次計(jì)算BS序列，得到圖12(c)所示的序列，這一序列僅將信號(hào)梯度變化大的D類信號(hào)凸顯出來(lái)。計(jì)算序列中尖峰的個(gè)數(shù)，如圖12(c)中紅色圓圈所示，可以得到D類信號(hào)的個(gè)數(shù)。根據(jù)各類信號(hào)特征，可以得出A類信號(hào)是類別Ⅰ中不屬于D類信號(hào)的部分，同理，B類、C類信號(hào)分別是類別Ⅱ、類別Ⅲ中不屬于D類信號(hào)的部分。

圖12 第1小時(shí)信號(hào)及其BS序列

將算法處理結(jié)果與攝像頭的拍攝記錄進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和對(duì)比，結(jié)果如圖13所示。通過計(jì)算拍攝記錄與算法處理結(jié)果之間的相對(duì)誤差，來(lái)評(píng)估算法的準(zhǔn)確度。其中A類、B類、C類、D類信號(hào)的相對(duì)誤差分別為2.33%、1.87%、3.38%、10.86%。結(jié)果表明，采用計(jì)算峰值特征曲線的方法可以有效地對(duì)人體坐姿信號(hào)進(jìn)行分類。

圖13 攝像頭記錄與算法標(biāo)記結(jié)果比較

4 測(cè)量結(jié)果顯示

將信號(hào)分類方法移植到STM32單片機(jī)中，信號(hào)經(jīng)測(cè)量裝置采集后由單片機(jī)進(jìn)行處理，將坐姿類別與時(shí)長(zhǎng)通過藍(lán)牙發(fā)送到手機(jī)上進(jìn)行顯示。手機(jī)顯示界面如圖14所示。

手機(jī)顯示內(nèi)容如下。

① Total Time：藍(lán)牙連接后當(dāng)前采集人體數(shù)據(jù)的總時(shí)間。

② 左上指示表：人體靠在椅背上的時(shí)間。

圖14 手機(jī)顯示界面

③ 右上指示表：人體不靠在椅背上的時(shí)間。

④ 左下指示表：人體發(fā)生幅度較大的動(dòng)作的時(shí)間。

⑤ 右下時(shí)間表：記錄人體4 h內(nèi)坐在椅子上和離開椅子活動(dòng)的時(shí)間，顯示情況具體如下。

當(dāng)連續(xù)坐著30 min以內(nèi)時(shí)，相應(yīng)時(shí)間區(qū)域顯示為綠色，如圖15(a)所示。

當(dāng)連續(xù)坐著30 min～2 h時(shí)，相應(yīng)記錄圖形為橙色，如圖15(b)所示。若在這個(gè)時(shí)間范圍內(nèi)站起來(lái)活動(dòng)離開椅子，離開椅子對(duì)應(yīng)的圖形為藍(lán)色：若離開椅子的時(shí)間小于5 min，下次記錄坐著的時(shí)間依然為橙色，并且相加超過2 h記為紅色；若離開椅子活動(dòng)時(shí)間大于等于5 min，下次記錄坐著時(shí)間為綠色。

當(dāng)連續(xù)坐著時(shí)間超過2 h時(shí)，相應(yīng)記錄圖形為紅色，并且離開椅子活動(dòng)10 min后，下次記為綠色，否則記為紅色。

圖15 坐姿顯示示意圖

5 結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)人體坐姿監(jiān)測(cè)問題，研究了一種基于單只電場(chǎng)傳感器的人體坐姿信號(hào)測(cè)量方法，并對(duì)測(cè)量裝置和測(cè)量原理進(jìn)行了說明。通過實(shí)驗(yàn)可以看到，電場(chǎng)傳感器所采集的坐姿信號(hào)中，坐姿信息主要以調(diào)幅的形式調(diào)制在50 Hz工頻信號(hào)上，還有一部分在尖峰中。并且信號(hào)在幅值和形狀上存在差異，可以分出坐姿類別，得到人體在座椅上的狀態(tài)信息。測(cè)量結(jié)果在手機(jī)上進(jìn)行顯示可以方便地提示人們及時(shí)調(diào)整自己的姿態(tài)以及進(jìn)行適當(dāng)?shù)幕顒?dòng)。

目前所用的測(cè)量裝置僅是通過單人監(jiān)測(cè)的實(shí)現(xiàn)說明該方法能夠?qū)崿F(xiàn)坐姿監(jiān)測(cè)的功能，在后續(xù)研究中還需要對(duì)不同體征的人群進(jìn)行測(cè)試，并對(duì)測(cè)量裝置及其功能進(jìn)行調(diào)試和完善。