李萬凱，邱海濤，邱桂田，王靖源

（東南大學成賢學院，江蘇南京，210000）

中國的人口老齡化已經(jīng)進入了快速發(fā)展的時期。截止到2014年的年底，我國的60周歲及以上的老年人的總數(shù)已經(jīng)遠遠地超過了2.12億，占總?cè)丝诒戎剡_到了15.5%。預計2053年，這個比例將會高達35%,預計未來我國的一個基本國情將是“三分之一的人口將會是老年人”。

本智能養(yǎng)老系統(tǒng)主要以STM32F103C8T6單片機為主控芯片，采用MAX30102心率血氧傳感器完成對人體心率血氧初始數(shù)據(jù)的采集，采用MPU6050角度加速度傳感器對人體姿態(tài)和跌倒狀態(tài)進行數(shù)據(jù)采樣判斷。

1 項目的主要任務(wù)及目標

以STM32F103C8T6單片機作為主控芯片，采用MXL3061 GY-906-BAA作為紅外探頭，測量人體溫度，紅外探頭連接到開發(fā)板上，收集體溫數(shù)據(jù)，在顯示屏上顯示溫度數(shù)據(jù)。采用MAX30102連接傳感器，當LED光射向皮膚時，透過皮膚表面組織反射回的光會被光敏傳感器接收到，并處理轉(zhuǎn)換成電信號，然后再經(jīng)過AD轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號，過程大概簡化為：光信號→電信號→數(shù)字信號[1]。使用MPU6050加速度傳感器檢測人體姿態(tài)是否異常。采用定位雙模中科ATGM336H信號輸出到GPS，采用ESP8266芯片，一款串口轉(zhuǎn)無線模芯片，傳輸實時數(shù)據(jù)到家屬手機APP。

2 整體方案設(shè)計

2.1 硬件方案

接入電源，經(jīng)過系統(tǒng)供電穩(wěn)壓輸出3.2V或5V的電壓給主控芯片和各個模塊進行供電，其中，心率血氧檢測模塊，體溫監(jiān)測模塊，加速度傾角檢測模塊以及GPS定位模塊采集數(shù)據(jù)輸出到STM32主控芯片進行處理，處理后的數(shù)據(jù)值進行比較，輸出到OLED屏上，若數(shù)值異常揚聲器播報，WIFI模塊實現(xiàn)與手機的交互?？傮w設(shè)計框圖如圖1所示。

圖1 硬件總體設(shè)計框圖

2.2 軟件處理方案

軟件設(shè)計以硬件設(shè)計圖為基礎(chǔ)，進行各個模塊數(shù)據(jù)處理程序設(shè)計。軟件總體設(shè)計框圖如圖 2所示。

圖2 軟件基礎(chǔ)方案圖

3 主要硬件模塊

本系統(tǒng)采用STM32為主控芯片，借助電源模塊給外部接入的電源進行升壓或降壓并進行穩(wěn)壓，給各個模塊供電，各模塊之間輸入輸出端連接STM32最小系統(tǒng)板進行采樣處理輸出數(shù)據(jù)，輸出的數(shù)據(jù)也可由WiFi模塊傳輸?shù)绞謾C端。

3.1 電源模塊

本系統(tǒng)在電源的處理上采用了穩(wěn)壓芯片 LM2596。我們采用 LM2596 系列三端穩(wěn)壓電路為系統(tǒng)提供5V和3.3V的電壓。該電路中還有調(diào)節(jié)管的過流電路、過熱電路和保護電路，使用時十分可靠、方便并且安全。穩(wěn)壓電路原理圖如圖3所示。

圖3 電源模塊原理圖

3.2 心率血氧模塊

系統(tǒng)采用MAX30102芯片作為心率血氧的采樣，我們采用的MAX30102是一個包含了脈搏血氧測量儀和心率監(jiān)測的生物傳感器模塊。它含有可以發(fā)射光的一個660nm紅光LED、880nm紅外光LED以及其他一些光電檢測器、光器件，它的芯片中帶有可以抑制環(huán)境光的低噪聲電子電路，可以降低環(huán)境光帶來的設(shè)備影響[2-3]。可通過軟件關(guān)斷模塊，待機電流為零，實現(xiàn)電源始終維持供電狀態(tài),可運用于低功耗產(chǎn)品中。MAX30102內(nèi)部集成了一整套完整信號采集電路，包括光信號發(fā)射及接收、AD轉(zhuǎn)換、環(huán)境光干擾消除及數(shù)字濾波部分，只將數(shù)字接口留給用戶。用戶只需通過單片機的IIC接口，對MAX30102內(nèi)部的寄存器進行讀寫操作，就可以得到處理轉(zhuǎn)換后的光強度的數(shù)值。最后需要通過相應(yīng)的處理算法計算出心率值和血氧飽和度。其原理圖如圖4所示。

圖4 心率血氧模塊原理圖

3.3 MPU6050傾角加速度檢測模塊

我們采用的MPU6050芯片內(nèi)自帶了一個數(shù)據(jù)處理子模塊DMP，DMP中已經(jīng)內(nèi)置了相應(yīng)的濾波算法。MPU6050芯片采樣后給出的數(shù)據(jù)中夾雜著比較嚴重的噪音，在芯片處理靜止狀態(tài)時數(shù)據(jù)的擺動還很大可能會超過2%。除了有較大的噪音，其他各項采樣數(shù)據(jù)也會存在偏移的現(xiàn)象，所以要首先對采集的數(shù)據(jù)的偏移進行校準，再通過相應(yīng)的濾波算法來消除大量噪音。處理完的數(shù)據(jù)與設(shè)定值比較來判斷人體狀態(tài)，若姿態(tài)異常則觸發(fā)蜂鳴器警報。其原理圖如圖5所示。

圖5 MPU6050加速度陀螺儀原理圖

3.4 ESP8266 WiFi模塊

采用的ESP8266芯片是一款串口轉(zhuǎn)無線WiFi模塊芯片，內(nèi)部有一些自帶固件，用戶操作起來比較簡單，比如：無需編寫時序信號等。本次實驗我用的是ESP8266-01s系列。這款芯片使用的是3.3V的直流電源，模塊體積較小，功耗低，并且支持透傳，數(shù)據(jù)傳輸丟包現(xiàn)象不嚴重，相對來說價格低。我們通過blinker平臺連接ESP8266WiFi模塊，通過Arduino編寫程序與手機實現(xiàn)信息的傳輸與接受[4]。

4 軟件設(shè)計

4.1 軟件開發(fā)平臺

我們采用AD繪制的pcb電路板并打??；利用Keil5版本軟件和Arduino，使用C語言編寫和修改程序，通過燒錄工具以J-Link的燒錄方式將設(shè)計好的程序下載到STM32單片機中調(diào)式運行。Keil STM32是STM32系列兼容單片機 C 語言的軟件開發(fā)系統(tǒng)，為編程設(shè)計提供了一個很好的環(huán)境，他能高效的編譯C語言寫出的代碼，在我們調(diào)試研究中提供很大幫助。另外我們還采用的blinker（點燈科技）平臺，我們簡單設(shè)計了app的數(shù)據(jù)界面，blinker平臺可以高效地連接核心板上的ESP8266 WiFi模塊獲取STM32發(fā)送的數(shù)據(jù)也可以簡單地修改各項數(shù)據(jù)的報警閾值，完成手機和設(shè)備的交互。

我們采用的blinker 平臺是一個物聯(lián)網(wǎng)接入方案，旨在讓用戶可以暢快 DIY 自己物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。IOS、Android都支持，本地、遠程可以都支持，藍牙、WiFi也都支持，可自己拖拽布局設(shè)備控制界面，輕松打造物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。

圖6 軟件設(shè)計流程圖

4.2 軟件設(shè)計流程圖

首先對系統(tǒng)進行初始化，進行時鐘分頻后進行數(shù)據(jù)采樣，從模塊化芯片中獲取各項數(shù)據(jù)進行算法分析，分析后的數(shù)據(jù)經(jīng)過處理后在OLED屏幕上顯示，經(jīng)過算法判定數(shù)據(jù)的異常值，手機APP端也會做出相應(yīng)的報警處理。

我們將跌倒檢測列為我們的項目重點，跌倒是一個比較復雜的過程。我們對其運動過程做了分析得出兩個重要參數(shù)，加速度和角度變化值。跌倒檢測的硬件主要包括陀螺儀 MPU6050和主控 STM32F103C8T6，其中 MPU6050是一款9軸運動傳感器。它集成了 3 軸( X，Y，Z) MEMS 陀螺儀，3軸加速度計，以及一個可擴展的數(shù)字運動處理器 DMP( Digital Motion Processor) ，可用 I2C接口連接一個第三方傳感器，比如磁力計。擴展之后就可以通過它的 I2C 接口輸出一個 9 軸的信號［3］。在本項目系統(tǒng)中我們只用了其中 6 軸，即角度測量和加速度測量。設(shè)aax表示人體左右方向上的加速度，aay表示人體前后方向上的加速度，aaz表示人體上下方向上的加速度，SVM表示人體的合加速度，是區(qū)分人體運動的重要參數(shù)，計算公式如下（單位：m/s2）:

經(jīng)過觀察和分析可得到，首先老人跌倒發(fā)生的時候，人體的重力加速度會有一個猛然下降的趨勢和過程，之后人體會在與地面接觸的時候與地面產(chǎn)生一個很大的沖擊，即加速度的驟減，接下來人體的角度也會發(fā)生變化。整理分析每次測得的數(shù)據(jù)可得到，人每次的摔倒都會產(chǎn)生一個 SVM ＜ 2 的過程，所以我們將 SVM ＜ 2 作為跌倒的第一個判斷依據(jù)。當人體向前摔倒時航向角y 軸角度大于 70o，當人體向后摔倒時 y 軸角度小于 - 70o，人體向左摔倒翻滾角 x 軸角度大于 70o，人體向右摔倒時 x 軸角度小于 - 70o。所以我們想要判斷老人是否跌倒，還需要判斷X，Y 兩軸角度的絕對值是否超過 70o即可。 圖 7 為跌倒檢測算法的流程圖，人體的合加速度 SVM 一直會進行更新和判斷。一旦滿足 SVM ＜ 2 后，會延時2s再判斷 X，Y 兩軸的角度是否滿足跌倒條件。如果當前兩項數(shù)據(jù)都滿足條件后，設(shè)備就會發(fā)出跌倒警報，做最后一項判斷。若老人在跌倒后，能自主站起 5s 后系統(tǒng)解除警報，若沒有站起，系統(tǒng)會馬上對老人進行定位，并通過WiFi模塊將位置發(fā)給用戶，手機APP也會隨即報警。

圖7 跌倒報警算法流程圖

5 結(jié)語

本文介紹了我們智能養(yǎng)老輔助系統(tǒng)的項目組在指導老師和成員的積極配合和努力下，項目的研究內(nèi)容和研究方案，本項目通過這次的研究和實驗發(fā)現(xiàn)，我們對老人身體的體溫，心率及血氧，以及身體姿態(tài)進行了檢測，與當前市面上的一些已存在的產(chǎn)品所測量的數(shù)據(jù)進行了數(shù)據(jù)的對比后進行了分析，雖然各項數(shù)據(jù)均存在著細微的偏差，但是并不影響數(shù)據(jù)的正確性和可靠性，人體的跌倒過程是一個相當復雜的過程化的運動，我們對跌倒的過程進行了分析和做了簡易的過程歸納，大致分為加速度和傾斜角度的檢測來記錄和分析數(shù)據(jù)，再經(jīng)過一定相關(guān)的算法處理后，最終判別是否符合報警條件來觸發(fā)警報，并尋求幫助。

在未來的幾年里，隨著經(jīng)濟和時代的發(fā)展，中國的老齡化將繼續(xù)嚴重，未來的中國三分之一的人口為老人將成為中國的基本國情之一，智能輔助養(yǎng)老系統(tǒng)的設(shè)計的初衷是為了能夠讓外出務(wù)工子女能夠更方便地了解到家中老人的身體狀況，來判斷老人是否需要幫助或者就醫(yī)，本設(shè)備實用性高，相比市場上功能單一的可穿戴設(shè)備有較大優(yōu)勢。