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        基于加速度傳感器的人體姿態(tài)識別系統(tǒng)

        2014-09-15 12:57:14吳超
        關(guān)鍵詞:檢測系統(tǒng)

        吳超

        (長江大學(xué)電子信息學(xué)院,湖北 荊州 434023)

        當(dāng)今中國,人口老齡化加速,空巢家庭﹑失獨(dú)家庭大量涌現(xiàn)。在這樣的家庭里,子女長期不在老人身邊或者老人永遠(yuǎn)失去了自己的子女,對于這樣一類人群來說,一旦身體健康出現(xiàn)問題或者突發(fā)意外事件,往往只能自己面對和承受。獨(dú)自一個(gè)人在家時(shí)生病或發(fā)生意外后很長時(shí)間無人問津的悲劇經(jīng)常見諸報(bào)道。對于他們來說,晚年不僅無法安度,相反會(huì)成為他們?nèi)松詈蟮目嚯y期。

        微機(jī)電系統(tǒng) (MEMS)是由微傳感器﹑微動(dòng)作器以及信號處理和控制電路組成的微系統(tǒng)。集小體積﹑微重量﹑性能穩(wěn)定等諸多優(yōu)點(diǎn)于一身,在慣性測量中有著極其重要的發(fā)展空間,其中包含的加速度傳感器更是在眾多應(yīng)用領(lǐng)域中扮演者不可或缺的角色。對于空巢老人或失獨(dú)老人來說,利用微機(jī)電系統(tǒng)測量在人體運(yùn)動(dòng)過程中不斷變化的加速度和姿態(tài),從而計(jì)算出其在某一特定空間里的運(yùn)動(dòng)軌跡[1],一旦出現(xiàn)意外,如心臟病突發(fā)或腦溢血突發(fā)而導(dǎo)致的跌倒或被物體絆倒等,則能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測出人體加速度的突然變化,并在第一時(shí)間向相關(guān)機(jī)構(gòu)發(fā)出報(bào)警求教信號,從而最大限度降低悲劇的發(fā)生。為此,筆者采用加速度傳感器實(shí)時(shí)檢測3個(gè)自由度上人體加速度數(shù)據(jù)和人體姿態(tài)數(shù)據(jù)[2],結(jié)合試驗(yàn)設(shè)置了理想的閾值,能較準(zhǔn)確地監(jiān)測人體的姿態(tài)。

        1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

        基于加速度傳感器的人體姿態(tài)識別系統(tǒng)構(gòu)成如圖1所示。數(shù)據(jù)采集模塊佩戴于被測試者胸前。筆者采用MPU-6050九軸運(yùn)動(dòng)處理傳感器采集人體的運(yùn)動(dòng)軌跡信號。當(dāng)人體在做日常的一般運(yùn)動(dòng)以及突發(fā)跌倒時(shí),三軸MEMS陀螺儀和三軸加速度計(jì)分別將其測量的模擬量轉(zhuǎn)化為3個(gè)16位可輸出的數(shù)字量,得到的結(jié)果直接送入單片機(jī)進(jìn)行相關(guān)處理,然后經(jīng)nRF2401無線傳輸模塊傳送到接收計(jì)算機(jī)。另外,為了避免引發(fā)誤報(bào)警,可通過芯片中的I2C接口連接一個(gè)第三方的數(shù)字傳感器。

        圖1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖

        2 跌倒振動(dòng)檢測

        人體出現(xiàn)的全部的跌倒?fàn)顟B(tài)中,行走過程中出現(xiàn)意外而引起的跌倒所占的比例約為39%,上下樓發(fā)生的跌倒所占的比例約為20%,登高或轉(zhuǎn)身發(fā)生的跌倒所占的比例約為24%,上下床發(fā)生的跌倒所占的比例約為13%,因?yàn)橐庾R喪失而導(dǎo)致的近似自由落體的跌倒所占的比例約為9%,從事高風(fēng)險(xiǎn)工作出現(xiàn)的意外跌倒所占的比例約為12%。

        人體在平時(shí)的活動(dòng)中,除了從靜止到開始運(yùn)動(dòng)和從運(yùn)動(dòng)到逐漸靜止威作2個(gè)階段以外,在運(yùn)動(dòng)過程中可以認(rèn)為是一個(gè)平穩(wěn)的過程。尤其對于老年人,其在日常生活中的動(dòng)作普遍都比較平緩,運(yùn)動(dòng)幅度一般來講都不大。而一旦有意外突發(fā),如心臟病突發(fā)、腦溢血突發(fā)或者被物體絆倒,這時(shí)人體的自我控制機(jī)能喪失,發(fā)生跌倒[3]。雖然人體在跌倒時(shí),相對于在平穩(wěn)運(yùn)動(dòng)或相對靜止情況下的三軸加速度值會(huì)有一個(gè)明顯的激增變化,但是由于個(gè)體存在差異,人體在發(fā)生跌倒的過程中的情況也沒有固定的模式可循,因此利用對人體在空間中3個(gè)方向上的加速度分量的閾值分別設(shè)置來檢測是否有跌倒發(fā)生就不能體現(xiàn)一般性。

        人體發(fā)生跌倒后,在最終靜止之前會(huì)與地面或其他物體表面發(fā)生強(qiáng)烈的碰撞。那么發(fā)生的強(qiáng)烈碰撞勢必會(huì)引起人體在空間中3個(gè)相互垂直軸向上加速度值的突然地強(qiáng)烈的變化。與此同時(shí),如果對在空間中3個(gè)正交方向上所測得的加速度值的平方求和后再開方,得到的值即為人體發(fā)生跌倒后與某一物體產(chǎn)生碰撞所引起的振動(dòng)幅值:

        根據(jù)這種方法所測得的人體振動(dòng)幅值又可以反過來驗(yàn)證人體所受到?jīng)_擊的猛烈程度,因此可以根據(jù)A值的大小來判斷人體在某一時(shí)刻是否有跌倒發(fā)生的可能。A值的正確設(shè)置是準(zhǔn)確判別的關(guān)鍵。由于老年人生理的特點(diǎn),在平常的日常生活中,他們的動(dòng)作相對來說較平緩,出現(xiàn)劇烈運(yùn)動(dòng)的可能性很小。表1是根據(jù)10名測試對象(平均年齡62歲)在日常生活中測得的A值范圍。筆者認(rèn)為2.8g是比較理想的A值,能準(zhǔn)確區(qū)分突發(fā)跌倒和日常行為,這與文獻(xiàn)[4]相符。

        圖2為人體跌倒后的A值試驗(yàn)曲線,從圖中可以看到,在4.65s時(shí)有一個(gè)較大的A 值,取值大約為3.5g。該值為人體在跌倒后去地面發(fā)生碰撞的時(shí)候產(chǎn)生的一個(gè)沖擊力,可以看出該值比絕大多數(shù)的日?;顒?dòng)發(fā)生的振動(dòng)的幅值要大得多。

        表1 日常動(dòng)作A值范圍

        圖2 跌倒后人體振動(dòng)幅值曲線

        3 人體姿態(tài)檢測

        雖然根據(jù)三自由度合成的人體加速度數(shù)據(jù)能客觀反映出人體在某一時(shí)刻的狀態(tài),但是難免發(fā)生錯(cuò)誤報(bào)警的情況。因此,為了保證人體姿態(tài)檢測系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性,在系統(tǒng)檢測到A值大于設(shè)定閾值的同時(shí),對人體軀干相對于地表的傾斜角度進(jìn)行檢測判別。人體在跌倒發(fā)生以后,通常情況下,身體緊貼跌落位置的表面。此時(shí),人體與跌倒位置表面平行,而與重力加速度的方向近似為一直角。如果因?yàn)榈刮恢帽旧聿慌c重力加速度指向垂直而導(dǎo)致人體跌倒后與重力加速度指向不成直角關(guān)系,但是有一點(diǎn)可以肯定,此時(shí)人體與重力加速度指向的夾角的數(shù)值會(huì)比較大。人體跌倒后狀態(tài)如圖3所示。人體在正常狀態(tài)下,身體軀干與地表的夾角近似等于90°??紤]到老年人的生理特點(diǎn),脊柱與地表的夾角也不小于75°。經(jīng)過試驗(yàn)證明,對于老年人來說,在身體健康正常,意識清醒的情況下,如果身體上半身軀體和地表間的夾角小于60°,那么身體就會(huì)失去平衡,隨之引發(fā)跌倒。人體倒地后,身體軀干與地表間的夾角近似等于0°。在該檢測系統(tǒng)中,當(dāng)人體加速度值大于系統(tǒng)所設(shè)置的閾值的同時(shí),檢測人體與地表夾角值θ,來綜合評判人體是否出現(xiàn)跌倒的情況[5]。當(dāng)A≥2.8g時(shí),若θ值在0°~60°,則判為跌倒發(fā)生,立即觸發(fā)報(bào)警。

        圖3 人體跌倒后狀態(tài)

        檢測人體與地表夾角可以利用陀螺儀完成。當(dāng)一個(gè)旋轉(zhuǎn)物體的旋轉(zhuǎn)軸所指的方向不受外力影響時(shí),是不會(huì)改變的,故陀螺儀在穩(wěn)定條件下能保持方向。人體軀干受外力或因其自身原因發(fā)生傾斜時(shí),相當(dāng)于陀螺儀受到了外力的影響,旋轉(zhuǎn)軸所指的方向隨之改變,那么傾斜的角度隨之可以被測算出來。

        筆者所使用的 MPU-6050,集成了三軸MEMS加速度計(jì)、三軸MEMS陀螺儀以及一個(gè)可擴(kuò)展的數(shù)字運(yùn)動(dòng)處理器DMP(Digital Motion Processor),可用I2C接口連接一個(gè)第三方數(shù)字傳感器,如磁力計(jì)。這樣利于三軸加速度傳感器和三軸陀螺儀進(jìn)行動(dòng)作和姿態(tài)的檢測,用三軸磁力計(jì)對積累誤差做修正,則能更準(zhǔn)確地檢測運(yùn)動(dòng)方式和運(yùn)動(dòng)軌跡。

        姿態(tài)檢測流程圖如圖4所示。若θ值在60°~90°,則等待10s后重新根據(jù)數(shù)據(jù)評判跌倒是否發(fā)生。

        圖4 人體姿態(tài)檢測流程圖

        表2 系統(tǒng)實(shí)際監(jiān)測結(jié)果

        表2所示為系統(tǒng)實(shí)際檢測結(jié)果,當(dāng)人體處于睡眠或靜坐狀態(tài)時(shí),即使人體與地表的夾角在發(fā)出警報(bào)的范圍內(nèi),但由于此時(shí)的振動(dòng)幅值沒有達(dá)到報(bào)警的閾值,故系統(tǒng)任務(wù)人體仍處于正常狀態(tài);當(dāng)人體在運(yùn)動(dòng)過程中,如果振動(dòng)幅值和傾角值都在正常范圍之內(nèi),系統(tǒng)只處于狀態(tài)探測中,一旦兩個(gè)監(jiān)測值異常,則發(fā)出警報(bào)。在測試過程中,針對靜止、慢走、快走和小跑等4種狀態(tài),每種狀態(tài)得到5個(gè)測試數(shù)據(jù),在整個(gè)20個(gè)測試數(shù)據(jù)中,只出現(xiàn)1次誤報(bào),其余19次測試的結(jié)果都在正常范圍之內(nèi),系統(tǒng)的可靠性達(dá)到95%。

        4 結(jié)語

        提出了一種由加速度檢測和傾斜角檢測相結(jié)合的人體姿態(tài)識別的方法。該方法不僅監(jiān)測人體在運(yùn)動(dòng)過程中由三軸加速度值合成的人體運(yùn)動(dòng)振動(dòng)幅值,同時(shí)也監(jiān)測人體運(yùn)動(dòng)時(shí)人體與地表的夾角值。在監(jiān)測時(shí)結(jié)合2組參數(shù),既不會(huì)發(fā)生虛報(bào)也不會(huì)發(fā)生漏報(bào),能有效保證系統(tǒng)運(yùn)行的有效性和可靠性。

        [1]劉勃,胡三慶,宋慶恒 .基于加速計(jì)的三維空間運(yùn)動(dòng)追蹤系統(tǒng) [J].華中科技大學(xué)學(xué)報(bào) (自然科學(xué)版),2009(6):40-44.

        [2]趙翔,杜普選 .基于MEMS加速度計(jì)和陀螺儀的姿態(tài)檢測系統(tǒng) [J].鐵路計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2012(3):15-18.

        [3]胡錚 .略談祖國醫(yī)學(xué)對腦溢血的認(rèn)識 [J].貴陽中醫(yī)學(xué)院學(xué)報(bào),1980(2):25-26.

        [4]Kangas M,Konttila A,Winblad I,et al.Determination of simple thresholds for accelerometry-based parameters for fall detection[A].Engineering in Medicine and Biology Society,29thAnnual International Conference of the IEEE [C].2007:1367-1370.

        [5]秦勇,藏希喆 .基于MEMS慣性傳感器的機(jī)器人姿態(tài)檢測系統(tǒng)的研究 [J].傳感器技術(shù)學(xué)報(bào),2007(2):298-301.

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