熊界，周曉青，劉志朋，殷濤

中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院 北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院 生物醫(yī)學(xué)工程研究所，天津 300192

基于低功耗藍(lán)牙的跌倒檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

熊界，周曉青，劉志朋，殷濤

中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院 北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院 生物醫(yī)學(xué)工程研究所，天津 300192

本文設(shè)計(jì)了一種基于低功耗藍(lán)牙技術(shù)結(jié)合多傳感器協(xié)同判斷的穿戴式跌倒檢測(cè)系統(tǒng)，系統(tǒng)由控制芯片、傳感器以及對(duì)應(yīng)的硬件與軟件構(gòu)成。通過實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下的跌倒實(shí)驗(yàn)測(cè)試，表明該系統(tǒng)能有效區(qū)分跌倒與日常行為活動(dòng)。通過系統(tǒng)功耗測(cè)試，結(jié)果顯示跌倒檢測(cè)系統(tǒng)在待機(jī)狀態(tài)和工作狀態(tài)的總功耗分別為35 μW和41 μW，采用紐扣電池CR2032供電的情況下即能滿足長(zhǎng)期使用的要求。

低功耗藍(lán)牙；傳感器；穿戴式醫(yī)療器件；跌倒檢測(cè)；意外跌倒

引言

人口老齡化的加速使大多數(shù)人的壽命史無前例地有望超過60歲甚至更高，我國(guó)60歲及以上人口占13.26%，其中65歲及以上人口占8.87%[1]。老年人是傷害發(fā)生的高危人群，而老年人傷害的首要原因是跌倒。據(jù)推算，我國(guó)60歲以上老年人每年因跌倒發(fā)生的傷害人次數(shù)達(dá)到2500萬[2]。跌倒是我國(guó)傷害死亡的第4位原因，而在65歲以上的老年人中則為首位[3]。能夠?qū)崟r(shí)、準(zhǔn)確地檢測(cè)老年人跌倒事件的發(fā)生十分重要。

跌倒是指突發(fā)、不自主、非故意的體位改變，倒在地面或更低的平面上。跌倒檢測(cè)系統(tǒng)主要實(shí)現(xiàn)的功能是根據(jù)人體運(yùn)動(dòng)時(shí)特征參數(shù)的變化，將跌倒與日常行為活動(dòng)（Activities of Daily Living，ADL）區(qū)分開。為了準(zhǔn)確的將跌倒與ADL區(qū)別開，僅靠單一的傳感器是無法實(shí)現(xiàn)的，本文采取三軸加速度傳感器BMA250與薄膜壓力傳感器Flex Pressure IM-S-1-C20相結(jié)合的方式，對(duì)跌倒進(jìn)行協(xié)同判斷，有效地降低了系統(tǒng)誤報(bào)的幾率。

穿戴式設(shè)備不可避免的需要無線通訊功能，在穿戴式跌倒檢測(cè)系統(tǒng)的現(xiàn)有研究中，多采用不同類型的微控制系統(tǒng)如51單片機(jī)、ARM芯片和DSP芯片配以ZigBee、Wi-Fi或經(jīng)典藍(lán)牙的方式。功耗和連接一直是制約穿戴式設(shè)備中亟待解決的兩個(gè)重要問題。低功耗藍(lán)牙（Bluetooth Low Energy，BLE）技術(shù)是近年來新發(fā)展出的一種低功耗射頻通信技術(shù)，與Wi-Fi或經(jīng)典藍(lán)牙技術(shù)相比，BLE技術(shù)的功耗極低，使用紐扣電池供電的情況下即能工作數(shù)月之久，與Zigbee技術(shù)相比，BLE技術(shù)已經(jīng)在當(dāng)前的移動(dòng)設(shè)備中廣泛地應(yīng)用。本文采用兼具控制與無線通訊功能的單模BLE芯片作為系統(tǒng)的主控芯片。實(shí)現(xiàn)了基于單芯片藍(lán)牙方案，具有低功耗、小體積、低成本的跌倒檢測(cè)系統(tǒng)。本文的數(shù)據(jù)采集與測(cè)試采用青年被試，借鑒先驗(yàn)文獻(xiàn)對(duì)老年人的行為方式與跌倒方式進(jìn)行模仿，并對(duì)實(shí)驗(yàn)跌倒類型與ADL進(jìn)行分類與測(cè)試，測(cè)試結(jié)果表明，本系統(tǒng)能有效地將跌倒與ADL區(qū)分開來。

1 硬件設(shè)計(jì)

本系統(tǒng)結(jié)構(gòu)由多點(diǎn)腳底壓力采集模塊與腰部加速度采集模塊組成，腰部模塊封裝在腰帶中，腳底模塊封裝在鞋墊中，見圖1。腰部加速度采集模塊作為主設(shè)備，腳底壓力采集模塊作為從設(shè)備。腳底的壓力傳感器與腰部的加速度傳感器同時(shí)進(jìn)行實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)采集，當(dāng)腳底模塊采集到疑似跌倒數(shù)據(jù)后，立即通過notif cation通知主機(jī)，主機(jī)將通過算法計(jì)算的加速度與從機(jī)發(fā)送的通知結(jié)合進(jìn)行跌倒的協(xié)同判斷。模塊天線采用尺寸小、性能良好、成本低的PCB天線[4]，模塊供電采用容量為240 mAh的紐扣電池CR2032。

本文采用分區(qū)供電的方式進(jìn)一步降低系統(tǒng)功耗。使用控制芯片直接為外部電路供電，這樣外部電路僅在采樣的數(shù)毫秒期間導(dǎo)通消耗能量，其余大部分時(shí)間均處于關(guān)斷狀態(tài)，極低地降低了系統(tǒng)的能耗。

圖1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

1.1 控制芯片的選擇

2013年藍(lán)牙技術(shù)聯(lián)盟（Bluetooth SIG）發(fā)布了藍(lán)牙最新版本4.1，其最大特點(diǎn)在于支持設(shè)備同時(shí)支持多重角色，支持連接多部設(shè)備，即一個(gè)設(shè)備可以同時(shí)工作在主機(jī)和從機(jī)模式，保持兩個(gè)連接。本文選擇了支持BLE 4.1協(xié)議的CC2640芯片作為系統(tǒng)的控制芯片。與現(xiàn)有支持藍(lán)牙4.0的設(shè)備兼容，但不向下兼容經(jīng)典藍(lán)牙[5]，既滿足系統(tǒng)兩模塊間的數(shù)據(jù)傳輸又便于后續(xù)的功能擴(kuò)展。

1.2 傳感器的選擇與配置

腰部加速度采集采用Bosch Sensortec公司的BMA250芯片，該芯片為一款數(shù)字輸出的低功耗三軸加速度傳感器，測(cè)量量程為±2～±16 g，能夠直接輸出三軸加速度數(shù)據(jù)，無需對(duì)復(fù)雜原始資料進(jìn)行運(yùn)算。加速度傳感器模塊放置在腰部中心處，參考先驗(yàn)知識(shí)比較得到加速度傳感器放在腰部（相比于軀干、手腕、耳朵、大腿、腳踝）是最佳選擇，因?yàn)檠靠拷松眢w的重心，能準(zhǔn)確的得到反映身體運(yùn)動(dòng)變化的數(shù)據(jù)[6]。

腳底壓力采集采用艾動(dòng)薄膜壓力傳感器IM-S-1-C20，量程為100 kg。采取單腳兩點(diǎn)壓力測(cè)量方式，當(dāng)傳感器受力時(shí)電阻下降，通過以O(shè)PA2349構(gòu)成的壓力檢測(cè)電路實(shí)現(xiàn)壓電轉(zhuǎn)換，壓電轉(zhuǎn)換電路的輸出公式為：

其中，Vcc為輸入電壓，Vout為輸出電壓，F(xiàn)SR為壓敏電阻，Rref為反饋電阻。

2 軟件設(shè)計(jì)

系統(tǒng)軟件的開發(fā)平臺(tái)為IAR Embedded Workbench，以TI公司發(fā)布的BLE協(xié)議棧為基礎(chǔ)，分為腳底模塊軟件和腰部模塊軟件。跌倒檢測(cè)系統(tǒng)中腰部加速度檢測(cè)模塊擔(dān)任主機(jī)角色，腳底壓力檢測(cè)模塊擔(dān)任從機(jī)角色。

2.1 多狀態(tài)機(jī)

BLE的一個(gè)基本設(shè)計(jì)策略是將廣播、發(fā)現(xiàn)和連接過程與連接中的數(shù)據(jù)傳輸分離開來，本系統(tǒng)狀態(tài)機(jī)轉(zhuǎn)換過程，見圖2。圖2a為主機(jī)部分在接收到掃描指令后，從就緒態(tài)轉(zhuǎn)換到掃描態(tài)，將掃描到的從機(jī)地址保存到掃描列表中，在接到連接指令后向從機(jī)發(fā)起連接；圖2b為從機(jī)部分上電后在就緒態(tài)與廣播態(tài)之間轉(zhuǎn)換，當(dāng)接收到主機(jī)發(fā)送的連接請(qǐng)求后建立連接，建立連接后從機(jī)狀態(tài)在3個(gè)狀態(tài)間相互轉(zhuǎn)換。只有作為從機(jī)的腳底模塊接收到作為主機(jī)的腰部模塊發(fā)來的報(bào)文后，才能向主機(jī)發(fā)送數(shù)據(jù)。

圖2 系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)換示意圖

2.2 檢測(cè)流程

跌倒檢測(cè)系統(tǒng)的檢測(cè)流程，見圖3。腳底模塊以4 Hz的頻率檢測(cè)腳底壓力。采樣數(shù)據(jù)以單向鏈表的方式存儲(chǔ)，算法會(huì)在每個(gè)采樣周期結(jié)束后分析前10 s內(nèi)40個(gè)采樣點(diǎn)的數(shù)據(jù)，并計(jì)算壓力狀態(tài)比Pr，該壓力狀態(tài)比的定義為腳底失去壓力的采樣點(diǎn)數(shù)/一個(gè)周期內(nèi)的總采樣點(diǎn)數(shù)。將狀態(tài)比的閾值Pt設(shè)定為0.8，當(dāng)Pr＞Pt時(shí)，腳底模塊向上給腰部模塊發(fā)送通知，當(dāng)Pr＜Pt時(shí)，繼續(xù)檢測(cè)。這樣的設(shè)計(jì)在滿足跌倒延時(shí)檢測(cè)功能的同時(shí)降低了跌倒誤報(bào)率，提高了跌倒檢測(cè)的準(zhǔn)確性。

三軸加速度傳感器以圖3中坐標(biāo)方向放置，加速度采用時(shí)域判斷方法，在人體運(yùn)動(dòng)時(shí)，以50 Hz的采樣頻率輸出3個(gè)方向的加速度數(shù)據(jù)ax、ay、az，系統(tǒng)計(jì)算加速度的信號(hào)幅度向量（Support Vector Machine，SVM），其計(jì)算公式為：

將得到的數(shù)據(jù)與預(yù)設(shè)的加速度SVM閾值（4 g）進(jìn)行比較，當(dāng)aSVM＞SVM閾值時(shí)，會(huì)向腳底模塊發(fā)出查詢指令，查詢腳底壓力檢測(cè)結(jié)果，結(jié)合腳底模塊向上發(fā)送的notif cation對(duì)是否為真跌倒進(jìn)行判定。當(dāng)aSVM＜ SVM閾值時(shí)，返回繼續(xù)對(duì)運(yùn)動(dòng)中的加速度進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)。當(dāng)且僅當(dāng)同時(shí)滿足跌倒判斷的2個(gè)條件時(shí)，系統(tǒng)才會(huì)發(fā)出跌倒信號(hào)。

圖3 系統(tǒng)檢測(cè)流程圖

3 結(jié)果

3.1 特征量的采集

通過對(duì)人體在ADL與跌倒中腰部中心位置的加速度值的采集與后處理，可以得到加速度特征量。實(shí)驗(yàn)包括ADL與跌倒動(dòng)作的模擬，實(shí)驗(yàn)動(dòng)作的選取參照Robinovitch SN等人的研究[7]進(jìn)行選取，分別包括站立、行走、坐下、起立、躺下及側(cè)向跌倒、撞倒、失去支撐跌倒。實(shí)驗(yàn)被試為體重在50?80 kg、年齡在25歲左右的健康青年，通過觀察老年人的生活狀態(tài)以及采用負(fù)重的方式模仿老年人的行為模式，佩戴加速度采集腰帶，在有保護(hù)措施（10 cm的體育墊與緩沖材料）的實(shí)驗(yàn)室環(huán)境中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。

在靜站狀態(tài)下，x軸與z軸方向的加速度為0，受重力作用y軸方向的加速度為1 g，在后續(xù)的數(shù)據(jù)處理中均將y軸方向的加速度進(jìn)行去基線處理，得到處理后的y軸方向的加速度值與x軸、z軸方向的加速度值的SVM作為做圖的依據(jù)。

兩種典型ADL的SVM變化情況，見圖4。在跌倒判斷中最容易產(chǎn)生誤差的動(dòng)作就是躺下與躺倒，因此特別對(duì)躺下動(dòng)作進(jìn)行特征量采集。根據(jù)兩種典型的ADL數(shù)據(jù)，人的正常行為產(chǎn)生的加速度信號(hào)幅度向量值不會(huì)超過2.5 g。

3種典型跌倒動(dòng)作的SVM變化情況，見圖5。通過對(duì)圖5數(shù)據(jù)的分析，當(dāng)受到外界沖擊與突然失去支撐的情況下發(fā)生跌倒的SVM峰值很高，通常會(huì)超過6 g，而由于自身重心偏移導(dǎo)致的跌倒由于身體會(huì)有自發(fā)的保護(hù)反應(yīng)，SVM峰值會(huì)在4～6 g的范圍內(nèi)，因此將aSVM的閾值選為4 g。

3.2 工作能耗

將模塊直接與穩(wěn)壓直流電源相連，并串接數(shù)字萬用表測(cè)量模塊平均電流消耗。采用上述方法測(cè)量得到腰部模塊與腳底模塊的平均電流分別為0.0062 mA與0.0056 mA，腰部模塊與腳底模塊連接狀態(tài)的電流分別為0.0078 mA與0.0061 mA。在額定容量為240 mAh的CR2032供電條件下，兩模塊的持續(xù)工作時(shí)間至少達(dá)6個(gè)月。

圖4 日常生活行為實(shí)驗(yàn)采集的SVM實(shí)驗(yàn)結(jié)果

圖5 實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下模擬老年人跌倒實(shí)驗(yàn)采集的SVM實(shí)驗(yàn)結(jié)果

參照TI公司提供的技術(shù)資料[8]，采用外接10 Ω電阻和示波器測(cè)量的方式測(cè)量系統(tǒng)連接事件的電流消耗。系統(tǒng)在待機(jī)狀態(tài)的電流消耗約為6 μA，系統(tǒng)在被喚醒時(shí)電流消耗高達(dá)8 mA，系統(tǒng)在接發(fā)信息時(shí)的電流消耗也在6 mA左右，好在系統(tǒng)的一個(gè)工作狀態(tài)的持續(xù)時(shí)間非常短，僅持續(xù)2 ms左右（圖6），雖然瞬時(shí)功耗很大但不會(huì)影響系統(tǒng)的整體功耗。

圖6 系統(tǒng)連接事件電流消耗

4 結(jié)論與討論

本文設(shè)計(jì)了基于BLE技術(shù)的穿戴式跌倒檢測(cè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)滿足設(shè)計(jì)初期對(duì)低功耗的要求，單芯片方案的設(shè)計(jì)降低了系統(tǒng)的成本。跌倒檢測(cè)算法上，采取腰部加速度檢測(cè)與腳底兩點(diǎn)壓力檢測(cè)協(xié)同判斷的方法，簡(jiǎn)化了加速度信號(hào)處理的算法，同時(shí)滿足對(duì)跌倒延時(shí)檢測(cè)的要求，有效降低了系統(tǒng)的誤報(bào)率，能夠有效的將ADL與跌倒行為區(qū)分開來。

基于BLE技術(shù)的開發(fā)具有很強(qiáng)的靈活性，本系統(tǒng)仍具有很大的提升空間。本文中腰部檢測(cè)模塊在跌倒檢測(cè)系統(tǒng)中僅擔(dān)任主機(jī)的角色，未發(fā)揮出藍(lán)牙4.1版本允許主從一體工作的優(yōu)勢(shì)。未來可以設(shè)計(jì)相應(yīng)的移動(dòng)端應(yīng)用與腰部模塊連接，實(shí)現(xiàn)跌倒檢測(cè)系統(tǒng)參數(shù)初始化、跌倒定位、跌倒報(bào)警等功能。

[1]中國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局.第六次人口普查[R].2010.

[2]張小燕.老年患者的跌倒風(fēng)險(xiǎn)與預(yù)防[A].中華醫(yī)學(xué)會(huì)第十八次全國(guó)神經(jīng)病學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文匯編（上）[C].成都:中華醫(yī)學(xué)會(huì)神經(jīng)病學(xué)分會(huì),2015:203-204.

[3]老年人跌倒干預(yù)技術(shù)指南[S].北京:中國(guó)衛(wèi)生部,2011.

[4]Andersen A.為低功耗無線應(yīng)用選擇天線[OL].2008.http://www.ti.com.

[5]Heydon R.低功耗藍(lán)牙開發(fā)權(quán)威指南[M].陳燦峰,劉嘉,譯.北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2015.

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[8]Sandeep K,Lindh J.Measuring Bluetooth? Low Energy Power Consumption.Texas Instruments Application Note AN092[EB/OL].2012.http://www.ti.com.cn/cn/lit/an/swra347a/swra347a.pdf.

Design of Fall Detection System Based on Bluetooth Low Energy

A wearable fall detection system with multi-sensor cooperation which based on the bluetooth low energy is designed. This system consists of control chip, sensor and corresponding hardware and software. Through fall experimental tests in laboratory environment, it’s shown that the fall detection system can distinguish between falls and activities of daily living effectively. The power consumption measurement of the system indicates that the total power consumption of the ready mode and operative mode are 35 μW and 41 μW respectively. And it can realize long-term use with the button battery CR2032 power supply.

bluetooth low energy; sensor; wearable medical device; fall detection; accidental falls

XIONG Jie, ZHOU Xiao-qing, LIU Zhi-peng, YIN Tao
Institute of Biomedical Engineering, Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College, Tianjin 300192, China

R318.6；TP277

A

10.3969/j.issn.1674-1633.2016.12.005

1674-1633(2016)12-0023-03

2016-09-05

2016-11-28

國(guó)家自然科學(xué)基金（81127003）。

殷濤，教授。主要研究方向：神經(jīng)調(diào)控與醫(yī)療儀器。

通訊作者郵箱：bme500@163.com