劉毅， 張緯韜， 張帆

(中國礦業(yè)大學(xué)(北京) 機(jī)電與信息工程學(xué)院， 北京 100083)

0 引言

在煤礦事故中人為因素引發(fā)的事故占比超過80%[1]，其中由疲勞和注意力不集中引發(fā)的誤操作是造成人為事故的重要因素[2]。我國煤炭生產(chǎn)以井工為主，煤礦井下是相對昏暗與密閉的環(huán)境，當(dāng)生產(chǎn)操作實(shí)踐人員在井下長時間作業(yè)后，會有疲勞、頭腦昏沉、注意力不集中、反應(yīng)遲鈍等癥狀，導(dǎo)致在操作中出現(xiàn)不安全行為，極易引發(fā)事故。為降低因疲勞發(fā)生事故的概率，需對井下生產(chǎn)操作實(shí)踐人員疲勞狀態(tài)進(jìn)行檢測。

早期的疲勞檢測方法以生理信號檢測法為主，該方法需要接觸人體采集不同部位生理信號(心率、心電圖、呼吸、血氧等)特征[3]，實(shí)施較為復(fù)雜，不適合井下應(yīng)用。眼部檢測法是目前一般環(huán)境下非接觸式人員疲勞檢測的主要方法[4]，與生理信號檢測法相比更易于實(shí)施。該方法利用攝像機(jī)采集眼睛狀態(tài)的活動及變化(眨眼頻率的變化、眨眼的時間間隔、瞳孔直徑等)，通過對視頻圖像進(jìn)行處理，采用PERCLOS判定準(zhǔn)則(單位時間內(nèi)眼睛閉合一定程度時所占時間比例)進(jìn)行疲勞判斷[5-6]。然而，煤礦井下照度低、光照不均、礦燈干擾嚴(yán)重，直接影響攝像頭采集的視頻圖像質(zhì)量，且井下生產(chǎn)操作實(shí)踐人員需要佩戴安全帽，易遮擋攝像頭，所以單純通過眼部檢測法進(jìn)行疲勞檢測的準(zhǔn)確率低、易漏報(bào)和誤報(bào)。

為解決上述問題，本文提出了一種基于頭部姿態(tài)監(jiān)測的井下人員疲勞狀態(tài)感知裝置，通過采集人員頭部姿態(tài)數(shù)據(jù)并進(jìn)行融合處理，實(shí)現(xiàn)頭部姿態(tài)角解算，當(dāng)頭部姿態(tài)角偏轉(zhuǎn)程度在單位時間內(nèi)滿足疲勞狀態(tài)判定條件時，判斷人員處于疲勞狀態(tài)并發(fā)出預(yù)警，達(dá)到預(yù)防因疲勞工作導(dǎo)致人為生產(chǎn)事故發(fā)生的目的。

1 裝置原理

當(dāng)井下人員處于疲勞狀態(tài)時，會產(chǎn)生頭部下垂動作，大腦通過耳蝸感知到頭部失去平衡，為了恢復(fù)平衡和保持清醒，大腦會控制頸部進(jìn)行恢復(fù)性抬頭動作，從而形成一個周期性點(diǎn)頭動作?；陬^部姿態(tài)監(jiān)測的井下人員疲勞狀態(tài)感知裝置的原理就是對單位時間內(nèi)點(diǎn)頭動作進(jìn)行記錄與統(tǒng)計(jì)，當(dāng)單位時間內(nèi)點(diǎn)頭動作占比超出閾值，即可判斷為疲勞狀態(tài)并發(fā)出預(yù)警。

(1)

式中：fNod為單位時間內(nèi)點(diǎn)頭動作占比；NNod為單位時間內(nèi)被判定為有效點(diǎn)頭動作的次數(shù)；NT為傳感器在單位時間內(nèi)采集數(shù)據(jù)的次數(shù)。

有研究表明[7]，成年人頭部偏轉(zhuǎn)范圍是有限度的，一般頭部圍繞x軸旋轉(zhuǎn)角度(俯仰角θ)范圍為-60.4～69.6°，圍繞y軸旋轉(zhuǎn)角度(航向角φ)范圍為-79.8～75.37°，圍繞z軸旋轉(zhuǎn)角度(滾轉(zhuǎn)角γ)范圍為-40.9～36.3°。人在打瞌睡時，頭部動作包括點(diǎn)頭或傾斜，扭頭動作出現(xiàn)概率低，因此以頭部圍繞x，z軸的轉(zhuǎn)動偏移量(即俯仰角與滾轉(zhuǎn)角的變化量)作為點(diǎn)頭的主要依據(jù)。由于頭部姿態(tài)的疲勞判斷沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，所以本文參考PERCLOS準(zhǔn)則的P80標(biāo)準(zhǔn)，設(shè)定頭部偏移程度大于可轉(zhuǎn)動范圍的20%時，即俯仰角變化量|Δθ|≥26.0°或滾轉(zhuǎn)角變化量|Δγ|≥15.4°時，判定頭部位置發(fā)生了偏移，從而進(jìn)一步判定發(fā)生有效點(diǎn)頭動作。由于疲勞動作體現(xiàn)在俯仰角與滾轉(zhuǎn)角2個頭部姿態(tài)角的變化上，所以本文參考文獻(xiàn)[8]提供的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，設(shè)定疲勞狀態(tài)判定條件為單位時間內(nèi)點(diǎn)頭動作次數(shù)超過采樣次數(shù)的12.5%，即fNod≥12.5%[8]。

煤礦井下工作現(xiàn)場必須佩戴安全帽，所以對安全帽的直接監(jiān)測可實(shí)現(xiàn)對井下作業(yè)人員疲勞狀態(tài)的全面感知[9-11]。在礦工安全帽上安裝慣性測量單元采集角速度、加速度、磁場強(qiáng)度，通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，得到頭部姿態(tài)角，從而獲得人員疲勞特征，進(jìn)而判斷人員是否處于疲勞狀態(tài)。安全帽為慣性測量單元載體，載體坐標(biāo)系如圖1所示。

2 裝置組成

基于頭部姿態(tài)監(jiān)測的井下人員疲勞狀態(tài)感知裝置主要由數(shù)據(jù)處理單元、慣性測量單元、無線通信單元、聲光預(yù)警單元和電源組成，如圖2所示。

圖1 載體坐標(biāo)系Fig.1 Carrier coordinate system

圖2 基于頭部姿態(tài)監(jiān)測的井下人員疲勞狀態(tài)感知裝置組成Fig.2 Fatigue state perception device composition for underground personnel based on head posture monitoring

(1) 數(shù)據(jù)處理單元。安裝在安全帽上，用于處理慣性測量單元采集的數(shù)據(jù)，通過多數(shù)據(jù)融合計(jì)算出人員頭部姿態(tài)角(包括航向角φ、俯仰角θ和滾轉(zhuǎn)角γ)，當(dāng)頭部姿態(tài)角偏轉(zhuǎn)程度在單位時間內(nèi)滿足疲勞狀態(tài)判定條件時，判斷人員處于疲勞狀態(tài)，控制聲光預(yù)警單元發(fā)出聲光預(yù)警信號，并控制無線通信單元向地面監(jiān)控終端發(fā)送疲勞預(yù)警信號。數(shù)據(jù)處理單元選擇MSP430F147單片機(jī)，其具有5種低功耗工作模式，內(nèi)置2路UART接口，分別與無線通信單元、慣性測量單元通信。

(2) 慣性測量單元。安裝在安全帽上，核心芯片采用GY-BNO055九軸姿態(tài)傳感器模塊，其內(nèi)置12 bit三軸加速度計(jì)、16 bit三軸磁力計(jì)和三軸陀螺儀，支持I2C或UART通信，尺寸為12 mm×20 mm(長×寬)。慣性測量單元以固定采樣頻率采集九軸姿態(tài)傳感器數(shù)據(jù)，包括三軸加速度(ax,ay,az)、三軸角速度(ωx,ωy,ωz)、三軸磁場強(qiáng)度(mx,my,mz)。

(3) 無線通信單元。由井下人員隨身佩戴，不安裝在安全帽上，用于通過無線方式發(fā)送疲勞預(yù)警信號，可采用WiFi，ZigBee，WSN通信模塊或2G，3G，4G，5G移動通信模塊。

(4) 聲光預(yù)警單元?？砂惭b在安全帽上，也可由井下人員隨身佩戴，用于發(fā)出聲光預(yù)警信號。

3 裝置關(guān)鍵技術(shù)

常用頭部姿態(tài)描述方法包括四元數(shù)法、旋轉(zhuǎn)矩陣法和歐拉角法等。四元數(shù)法解決了萬向節(jié)鎖死的問題，通過球面插值獲得均勻的轉(zhuǎn)速，處理過程所需存儲空間較少，缺點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)難度較高；旋轉(zhuǎn)矩陣法是最常用的計(jì)算方法，但處理過程中產(chǎn)生冗余信息，所需存儲空間大；歐拉角法得到的始終是正交矩陣，在實(shí)時運(yùn)算中容易出現(xiàn)“奇點(diǎn)”，不適用于全姿態(tài)工作[12-13]。綜合考慮，本文采用四元數(shù)法進(jìn)行頭部姿態(tài)數(shù)據(jù)處理，流程如圖3所示，達(dá)到頭部姿態(tài)角解算的目的。

圖3 頭部姿態(tài)數(shù)據(jù)處理流程Fig.3 Head posture data processing flow

(5) 對地磁向量進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換得到mgb，將mgb與mb進(jìn)行向量積運(yùn)算，得到誤差向量e2。

(6) 將誤差e1與e2疊加，得到融合誤差e。

(2)

(8) 通過前一時刻的QM對當(dāng)前數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，對加速度和磁場強(qiáng)度進(jìn)行處理得到靜態(tài)四元數(shù)，對角速度積分得到動態(tài)四元數(shù)，再將動靜態(tài)四元數(shù)融合并轉(zhuǎn)換為歐拉角[14-16]。

(9) 對歐拉角進(jìn)行分解再合成，消除靜態(tài)姿態(tài)誤差，得到x，y，z軸上的方向角四元數(shù)：

(3)

(10) 通過四元數(shù)乘法對方向角四元數(shù)進(jìn)行合成，得到合成全姿態(tài)四元數(shù)Q*=qθ?qφ?qγ。

(11) 對合成全姿態(tài)四元數(shù)分解，求得當(dāng)前時刻頭部姿態(tài)角：

(4)

4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

為驗(yàn)證基于頭部姿態(tài)監(jiān)測的井下人員疲勞狀態(tài)感知裝置的可行性，搭建實(shí)驗(yàn)平臺，如圖4所示。利用安裝在安全帽上的GY-BNO055九軸姿態(tài)傳感器模塊采集數(shù)據(jù)；采用WiFi通信模塊ESP8266進(jìn)行數(shù)據(jù)通信?？紤]到裝置在井下環(huán)境的適用性與長時間工作的特性，將傳感器數(shù)據(jù)以30 s的時間間隔進(jìn)行分段處理，采樣頻率設(shè)置為4 Hz，人員佩戴安全帽后將頭部向前后左右進(jìn)行不同幅度擺動，模擬疲勞引起的點(diǎn)頭動作。

圖4 實(shí)驗(yàn)平臺Fig.4 Experimental platform

采集的傳感器數(shù)據(jù)如圖5所示。分別通過加速度計(jì)、陀螺儀六軸姿態(tài)數(shù)據(jù)融合與加速度計(jì)、陀螺儀、磁力計(jì)九軸姿態(tài)數(shù)據(jù)融合得到的頭部姿態(tài)角如圖6和圖7所示。可看出六軸姿態(tài)數(shù)據(jù)融合下航向角一直處于零點(diǎn)(初始)位置附近，無法準(zhǔn)確判斷航向角，各角度都存在明顯的漂移現(xiàn)象，且具有噪聲；九軸姿態(tài)數(shù)據(jù)融合下通過磁力計(jì)對角度變化時間偏移進(jìn)行了一定校正后再進(jìn)行濾波，頭部姿態(tài)角曲線變化更加平滑，獲得的頭部姿態(tài)角更準(zhǔn)確。

(a) 三軸加速度

(b) 三軸角速度

(c) 三軸磁場強(qiáng)度

圖6 加速度計(jì)與陀螺儀數(shù)據(jù)融合Fig.6 Data fusion of accelerometer and gyroscope

圖7 加速度計(jì)、陀螺儀與磁力計(jì)數(shù)據(jù)融合Fig.7 Data fusion of accelerometer, gyroscope and magnetometer

在九軸姿態(tài)數(shù)據(jù)融合的基礎(chǔ)上，點(diǎn)頭動作捕捉結(jié)果如圖8所示。滿足俯仰角變化量|Δθ|≥26.0°或滾轉(zhuǎn)角變化量|Δγ|≥15.4°的區(qū)間判定為發(fā)生點(diǎn)頭動作的區(qū)間，該區(qū)間長度占采樣區(qū)間長度比例為0.41，即fNod=41%，滿足疲勞狀態(tài)判定條件fNod≥12.5%，因此判定人員處于疲勞狀態(tài)，與實(shí)際情況相符。

圖8 點(diǎn)頭動作捕捉結(jié)果Fig.8 Noding motion capture results

5 結(jié)語

為解決煤礦井下昏暗與密閉工作環(huán)境中作業(yè)人員易疲勞操作而引發(fā)人為事故的問題，提出了一種基于頭部姿態(tài)監(jiān)測的井下人員疲勞狀態(tài)感知裝置。通過在安全帽內(nèi)安裝九軸姿態(tài)傳感器采集井下人員頭部姿態(tài)數(shù)據(jù)，并對采集數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，采用四元數(shù)法實(shí)現(xiàn)頭部姿態(tài)角解算，并根據(jù)頭部姿態(tài)角是否超過閾值判斷是否發(fā)生點(diǎn)頭動作，再依據(jù)單位時間內(nèi)點(diǎn)頭動作是否超出閾值判斷人員是否處于疲勞狀態(tài)，若人員處于疲勞狀態(tài)便發(fā)出預(yù)警。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該裝置能準(zhǔn)確獲取頭部姿態(tài)角，捕捉疲勞特征動作，并有效判斷井下人員是否處于疲勞狀態(tài)。該裝置具有體積小、質(zhì)量輕、功耗低、易于實(shí)施等特點(diǎn)。