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正在进行安全检测...

时间：2023-11-14 03:01:09 下载该word文档

标准与楹酒　缅响圈圈ｏ，圈岛国可＠ｇ　６响　●一ｔ■　文献引用格式：乔美生，王忠．ＭＥＭＳ传感器技术在人体摔倒检测中的应用［Ｊ］．电声技术，２０１７，４１（４／５）：１５６—１６０．　ＱＩＡＯ　Ｍｅｉｓｈｅｎｇ，ＷＡＮＧ　Ｚｈｏｎｇ，ｅｔ　ａ１．Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　ＭＥＭＳ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｉｎ　ｈｕｍａｎ　ｆａｌｌ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ［Ｊ］．Ａｕｄｉｏ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒ—　ｉｎｇ，２０１７，４１（４／５）：１５６—１６０．　中图分类号：ＴＰ３９１　文献标识码：Ａ　ＤＯＩ：１０．１６３１１／ｊ．ａｕｄｉｏｅ．２０１７．ｈ４．３２　ＭＥＭＳ传感器技术在人体摔倒检测中的应用　乔关生　，王忠　（１．中国电子科技集团公司第三研究所，北京１０００１５；２．浙江传媒学院，浙江杭州３１００１８）　摘要：以多通道融合为指导思想，综合利用多种信号处理技术针对老年人的摔倒姿态进行检测。首先介绍了九轴传　感器ＭＰＵ９１５０和脉搏血氧传感器ＡＦＥ４４００，然后分析了人体在不同状态下合加速度的相关特征，并由此得出人体　的摔倒过程有４个不同的状态组成，分别是行走状态、自由落体状态、碰撞状态和静止状态。基于该分析，给出了用　于摔倒检测的方案。先通过加速计，初步判断是否有摔倒发生，在此基础上，利用了陀螺仪和磁力计，判断人体姿态　是否出现了明显的改变，由此辅助判断摔倒，降低虚警率。最后，由于老年人在摔倒时，往往会伴随短时间的脉搏的　突变，给出了利用脉搏进一步的摔倒检测，从而可大大提升摔倒检测的准确率。　关键词：人体姿态特征；摔倒检测；加速计；陀螺仪；磁力计；脉搏检测；ＭＰＵ９１５０；ＡＦＥ４４００　Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　ＭＥＭＳ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｉｎ　ｈｕｍａｎ　ｆａｌｌ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ＱＩＡＯ　Ｍｅｉｓｈｅｎｇ　，ＷＡＮＧ　Ｚｈｏｎｇ　（１．Ｎｏ．３　Ｒｅｓｅｒｃｈ　Ｉｎｓｔｉｔｕｄｅ　ｏｆ　ＣＥＴＣ，Ｂｅｉｊｉｎｇ　１０００１５，Ｃｈｉｎａ；　２．Ｚｈｅｊｉａｎｇ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｍｅｄｉａ　ａｎｄ　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ　３１００１８，Ｃｈｉｎａ）　Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａ　ｍｅｔｈｏｄ　ｆｏｒ　ｈｕｍａｎ　ｆａｌｌ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｍｕｈｉｅｈａｎｎｅｌ　ｍｉｘｔｕｒｅ　ｉｓ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｗｏ　ｓｅｎｓｏｒｓ，ＭＰＵ９　１５０　ａｎｄ　ＡＦＥ４４００，ａｒｅ　ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ　ｗｈｉｃｈ　ａｒｅ　ｕｓｅｄ　ｉｎ　ｔｈｉｓ　ｓｃｈｅｍｅ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｔｈｅ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｈｕｍａｎ　ｂｏｄｙ　ｉｎ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ　ｓｔａｔｅｓ　ａｒｅ　ａｎａｌｙｚｅｄ．Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｔｈｉｓ　ａｎａｌｙｓｉｓ，ｆａｌｌ　ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ　ｃａｎ　ｂｅ　ｄｉｖｉｄｅｄ　ｉｎｔｏ　ｆｏｕｒ　ｓｔａｇｅｓ：ｎｏｒｍａｌ　ｗａｌｋ　ｓｔａｔｅ，ｆｒｅｅ　ｆａｌｌ　ｓｔａｔｅ，ｃｏｌｌｕｓｉｏｎ　ｓｔａｔｅ　ａｎｄ　ｚｅｒｏ　ｍｏｔｉｏｎ　ｓｔａｔｅ．Ｕｓｉｎｇ　ｔｈｉｓ　ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎ，ｔｈｅ　ｆａｌｌ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ｓｃｈｅｍｅ　ｃｏｎｓｉｓｔｓ　ｏｆ　ｔｈｒｅｅ　ｓｔｅｐｓ：ｆｉｒｓｔ　ｓｔｅｐ　ｉｓ　ｔｏ　ｕｓｅ　ａｃｃｅｌｅｒｏｍｅｔｅｒ　ｔｏ　ｄｅｔｅｒｍｉｎｅ　ｗｈｅｔｈｅｒ　ｔｈｅ　ｆａｌｌ　ｏｃｃｕｒｒｅｄ；ｓｅｃｏｎｄ　ｓｔｅｐ　ｉｓ　ｔｏ　ｕｓｅ　ｇｙｒｏｓｃｏｐｅ　ａｎｄ　ｍａｇｎｅ—　ｔｏｍｅｔｅｒ　ｔｏ　ｄｅｔｅｒｍｉｎｅ　ｗｈｅｔｈｅｒ　ｔｈｅ　ｈｕｍａｎ　ｐｏｓｔｕｒｅ　ｈａｓ　ｃｈａｎｇｅｄ　ｓｉｇｎｉｉｃａｎｔｌｆｙ，ｔｈｉｓ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｃａｎ　ｂｅ　ｕｓｅｄ　ｔｏ　ｒｅｄｕｃｅ　ｆａｌｓｅ　ａｌａｒｍ　ｒａｔｅ　ｏｆ　ｆａｌｌ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ．Ｉｎ　ｔｈｅ　ｌａｓｔ　ｓｔｅｐ，ｓｉｎｃｅ　ｔｈｅ　ｐｕｌｓｅ　ｓｈｏｕｌｄ　ｂｅ　ｉｎｃｒｅａｓｅｄ　ｄｒａｍａｔｉｃａｌｌｙ　ａｆｔｅｒ　ｆａｌｌ　ｉｓ　ｈａｐｐｅｎｅｄ，ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ　Ｕ—　ｓｅｓ　ＡＦＥ４４００　ｔｏ　ｄｅｔｅｃｔ　ｔｈｅ　ｃｈａｎｇｅ　ｏｆ　ｐｕｌｓｅ；ｔｈｉｓ　ｓｔｅｐ　ａｌｓｏ　ｃａｎ　ｒｅｄｕｃｅ　ｔｈｅ　ｆａｌｓｅ　ａｌａｒｍ　ｒａｔｅ　ａｎｄ　ｅｎｓｕｒｅ　ｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｗｈｏｌｅ　ｓｃｈｅｍｅ．　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ　ｏｆ　ｂｏｄｙ　ｐｏｓｔｕｒｅ；ｆａｌｌ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ａｃｃｅｌｅｒｏｍｅｔｅｒ；ｇｙｒｏｓｃｏｐｅ；ｍａｇｎｅｔｏｍｅｔｅｒ；ＭＰＵ９１５０；ＡＦＥ４４００　中国是世界上老年人数量最多的国家之一，也　是世界上老年化速度最快的国家之一。有研究指　出，到２０２５年，中国老年人数量将达到３亿人。针　对老年人健康监护、健康护理等相关问题的研究越　来越受到了政府和研究机构的重视…。　支付由于老年人摔倒引起的疾病治疗费用。预计　到２０３０年，相关费用将更高，达到４２０．４亿美元。　因此，降低老年人摔倒带来的伤害已成为国际社会　共同关注的问题，相关问题的研究也成为了新的研　究热点　。　据研究发现，由于身体机能的老化，老年人在　目前国内外对老年人摔倒相关问题的研究主　要集中在摔倒检测和及时报警方面，这方面已有不　少研究成果　］。根据信息获取的方式不同，大致　可分为如下三种研究方法：１）采用简单、固定报警　运动状态中具有较高的致病率。特别是摔倒，由于　其突发性，具有很高的住院率、死亡率。研究表明，　美国每年至少要提供总价值超过２１０亿美元，用于　基金项目：浙江省公益项目资助（２０１５ｃ３３０８６）　■芦＆一投稿网址：ｈｔｔｐ：／／ＡｕｄｉｏＥ．ｃｎ　
设备，用户自主报警法；２）视频监视、图像分析　法　；３）佩带穿戴式装置，综合各种身体、字体信　息的检测法。由于可穿戴设备体积小、成本低、功　耗低、灵敏度高等优势，并且能够提供客观、定量的　人体信息，因此越来越多地被应用于人体活动的检　测和评估中。　基于已有研究成果，本文提出采用多通道融合　的摔倒检测方案，即首先利用加速度信息进行摔倒　的初步判断，然后利用磁力计、陀螺仪采集到的信　息对人体姿态进行判断，确定摔倒前后是否有姿态　变化，以提高检测的准确率。最后，本文利用脉搏　的信息，判断在此过程中心跳是否出现明显变化，　由此可进一步提高检测的准确性。该算法由于综　合了多个通道的相关信息，具有较强的适用性，既　可以应用于正常状态下的摔倒检测，也可用于跑步　状态下的摔倒检测。　１　系统所采用的传感器　１．１九轴传感器ＭＰＵ－９１５０　ＭＰＵ一９１５０是由ＩｎｖｅｎＳｅｎｓｅ推出的基于ＭＥＭＳ　技术的数字输出传感器，该传感器整合了两个芯　片：一为ＭＰＵ一６０５０，含三轴陀螺仪、三轴加速器，内　建可处理复杂数字运动感测处理器（ＤＭＰ：Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｍｏｔｉｏｎ　Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）；另一为ＡＫ８９７５，是三轴数字电子　罗盘。ＭＰＵ一９１５０内嵌九轴运动感测融合算法，可　连接所有内部的传感器，收集整组感测数据。该传　感器为４　ｍｍ×４　ｍｍ×１　ｍｍ的ＬＧＡ包装，可应用到　如智能手机、平板电脑、配戴式传感器等需要低功　耗、低成本、高性能的消费电子产品设备中。　ＭＰＵ一９１５０包含一个片上的１　０２４字节的　ＦＩＦＯ，有助于降低系统功耗。采用标准的Ｉ　Ｃ数字　接口或者ＳＰＩ接口，对寄存器的读取和中断可用２０　ＭＨｚ的ＳＰＩ，以满足高速传输的应用需求。　为了精准追踪快速与慢速的动作，ＭＰＵ一９１５０　内含的陀螺仪提供的可控选择范围为±２５０。、　±５００。、±１　０００。、±　，加速器的可程控全格感　Ｓ　沏０范围为±２ｇ、±４ｇ、±８ｇ、±１６ｇ（ｇ＝９．８　ｍ／ｓ　），　电子罗盘的检测范围为±１　２００　Ｔ。　ＭＰＵ一９１５０可将加速度计、陀螺仪、磁力计的原　始输出值，融合成单一的感测数据流，并且内置　ＤＭＰ用于姿态检测，使得ＭＰＵ一９１５０在摔倒检测系　■声援一投稿网址：ｈｔｔｐ：／／ＡｕｄｉｏＥ．ｃｎ　ｓ　响圈囿　统中使用非常方便。　２．２心率／血氧传感器ＡＦＥ４４００　ＡＦＥ４４００是一款完全集成的模拟前端（ＡＦＥ），　适合于脉冲血氧仪等相关应用。该器件包含一个　低噪声接收器通道（包含模数转换器（ＡＤＣ））、一个　ＬＥＤ发射部件，并具有传感器以及ＬＥＤ故障检测的　诊断功能。ＡＦＥ４４００具有可配置的定时控制器，用　户能够实现对器件定时特性的完全控制。为了简　化计时要求，该器件中还集成了一个由外部晶振供　频的振荡器，为ＡＦＥ４４００提供一个低抖动时钟。为　了与外部微控制器或主机处理器通信，ＡＦＥ４４００使　用一个ＳＰＩＴＭ接口。整个器件采用单体、紧凑型　ＶＱＦＮ－４０封装（６　ｍｍ×６　ｍｍ），其额定工作温度范　围为０—７０％。　２人体运动特征分析　人体在运动过程中，将形成一个加速度的运动　序列。已有研究表明，人体不同运动状态下，加速　度具有不同的特征　。这里将人体加速度分别定　义为０　，０　，　，合加速度为口＝／ａ．＋０　＋０　。　为了了解人体在运动过程中加速度的变化情　况，这里采集了不同的运动过程中合加速度的相关　数据，如图１所示。　由图可见，不同的过程其合加速度曲线具有明　显不同的特征。对这里所涉及到的站立一行走一　摔倒过程做专门的分析，提取相关信号如图２所　示。在图２中，在合加速度上具有明显的特征，即　整个过程可分成４个不同的状态：行走状态，自由　落体状态，碰撞状态和静止状态。下面将根据该特　征，设计基于加速度状态变化的摔倒检测方案。　３　摔倒检测方案　根据前面分析，这里以多通道融合为指导思　想，致力于利用多种信号综合进行摔倒的检测。整　个方案由三部分构成，分别是：基于加速度的摔倒　初步检测、基于姿态变化的摔倒辅助判断和基于脉　搏变化的进一步辅助判断。通过几部分信息的综　合，能够大大降低摔倒检测的虚警率，提高检测的　准确性。在整个方案中，基于加速度的初步检测是　检测的关键，这一步既要求检测过程对各种情况下　的摔倒不能漏报，同时还要尽可能降低噪声　的影响　生蔓　鲞蔓　塑固　
一■Ｉｌ一　¨ａｉＯ　Ｅｎｇｉ¨ｅ　ｒｔ¨ｇ　∞２０　ｌ５　１０　５　０　一　１０００　２０００　３０００　４０００　一＼　缎景　５０００　６０００　７０００　８０００　９０００　１　００００　暑　ｔ／ｍｓ　（ａ）坐下一站立的信号　饔　：　雪２。　０　饕　；　１０００　２０００　３０００　４０００　５０００　６０００　７０００　８０００　９０００　１００００　ｔ｝ｍｓ　（ｂ）站立一坐下的信号　１Ｏ０Ｏ　２ＯＯ０　３０００　４０００　５０００　６０００　７０００　８０００　９０００　１００００　ｔＩ　ｍｓ　（ｃ）行走时的信号　ｔ／ｍｓ　（ｄ）站立一行走．摔倒的信号　图ｌ　不同运动过程形成的合加速度曲线（截图）　４０　３５　３Ｏ　２５　２０　１５　１Ｏ　５　Ｏ　３０００　３５００　４０００　４５００　５０００　５５００　６０００　６５００　７０００　７５００　８０００　图２摔倒过程中合加速度变化曲线　３．１　基于加速计的摔倒初步判断　在ＭＰＵ一９１５０中，利用其内部提供的可编程的　中断系统，能够在ＩＮＴ引脚上产生多种中断信号。　根据以上分析可知，在人体在摔倒过程中，会　经历４种不同的状态，分别是：行走状态、自由落体　状态、碰撞状态和静止状态。因此，如果能够及时　给出人体这４种状态的判断，就能够识别出可能的　摔倒事件。　在其所提供的几种中断信号中，有３个中断信号可　用于摔倒检测：Ｆｒｅｅ　Ｆａｌｌ中断、Ｍｏｔｉｏｎ中断和Ｚｅｒｏ　Ｍｏｔｉｏｎ中断。　Ｆｒｅｅ　Ｆａｌｌ中断：通过检测３个轴上的加速度测　●声拽●投稿网址：ｈｔｔｐ：／／ＡｕｄｉｏＥ．ｅｎ　
●■ｔ一　“ｄｉ０　Ｅｎｇｔｎ　ｅｅ　ｒｌ　ｎ　ｇ　标准与检　Ｓ毡圃响圈囿０＇　岛国　＠ｇ　§囡　量值是否都小于规定的阈值ＦＦ—ＴＨＲ范围内来判　断Ｆｒｅｅ　Ｆａｌｌ。如果３个轴的采样值都小于自由落体　阈值，就会修改Ｆｒｅｅ　Ｆａｌｌ状态的持续时间计数器ＦＦ　—ＤＵＲ。当ＦＦ—ＤＵＲ计数器达到一定的阈值，才会　触发Ｆｒｅｅ　Ｆａｌｌ中断。　Ｍｏｔｉｏｎ中断：通过检测３个轴上的加速度测量　值是否在规定的阈值ＭＯＴ—ＴＨＲ范围内来判断Ｍｏ—　ｔｉｏｎ状态。当任何一个轴加速度测量值超过了运动　阈值后，就认为可能发生了运动并修改运动状态持　续时间计数器ＭＯＴ—ＤＵＲ。当ＭＯＴ—ＤＵＲ计数器达　到设定的阈值，则触发Ｍｏｔｉｏｎ中断。　Ｚｅｒｏ　Ｍｏｔｉｏｎ中断：通过检测３个轴上的加速度　测量值是否小于设定的阈值ＺＲＭＯＴ—ＴＨＲ来判断　是否是Ｚｅｒｏ　Ｍｏｔｉｏｎ状态。对每个有效的采样值，如　果小于预设的阈值，就会修改Ｚｅｒｏ　Ｍｏｔｉｏｎ状态计数　器ＺＲＭＯＴ—ＤＵＲ．当ＺＲＭＯＴ—ＤＵＲ达到某个阈值后，　就会触发Ｚｅｒｏ　Ｍｏｔｉｏｎ中断。　利用这３个中断，可判断出人体是否出现失　重、碰撞，以及是否处于静止状态。　失重检测：人体摔倒的过程中，从正常状态到　接触物体之间，存在一段时间的失重现象。这个时　间段内，尽管没有自由落体时明显，但加速度也会　出现明显的变化，通常会小于１ｇ。利用ＭＰＵ－９１５０　中的Ｆｒｅｅ—ｆａｌｌ中断即可判断出人体是否出现了失　重状态。　碰撞检测：人体在摔倒时与地面或多或少都会　发生碰撞，碰撞对导致加速度的某些分量会产生短　暂的峰值。通过分析Ｆｒｅｅ　Ｆａｌｌ之后的加速度短暂　峰值，可判断人体是否出现了碰撞。　静止检测：人体在摔倒过程中，由于疼痛等原　因，往往不能马上站起来。因此，在这个过程中，通　常会伴随一段时间的静止。此时，人体的姿态往往　也发生了明显的改变，此时加速度的矢量和会小于　某个值。利用Ｚｅｒｏ　Ｍｏｔｉｏｎ中断，如果在设定的时间　间隔内，出现Ｚｅｒｏ　Ｍｏｔｉｏｎ中断，则认为人体出现了　静止状态。　根据上述３种状态的检测，本文给出的摔倒检　测的初步判断方案为：首先进行失重检测，当人体　在出现了失重后，如果在设定的阈值范围内（７００　ｍｓ），系统出现了Ｍｏｔｉｏｎ中断，则认为人体没有摔　倒。如果在指定的时间内（５００　ｍｓ），检测到了碰　撞，则启动静止检测定时器。如果在碰撞后２　Ｓ内，　■鼻投●投稿网址：ｈｔｔｐ：／／ＡｕｄｉｏＥ．ｃｎ　检测到了人体运动，则判断为没有摔倒。如果在碰　撞后的一定时间范围内（＜４　Ｓ），检测到了人体进入　静止状态，则可初步确定为摔倒。大致流程如图３　所示。　图３　基于加速计的摔倒检测流程　３．２基于姿态变化的摔倒辅助判断　人体摔倒的过程中，身体通常会从一种姿态变化　为另外一种姿态。这两种姿态的变化往往具有一定　的稳定性，即摔倒前人体通常处于某种稳定的姿态，　而摔倒发生后人体将处于另外一种姿态。通过判断　姿态的变化，可以辅助摔倒的判断，降低虚警率。　姿态的判断需要综合加速度计、陀螺仪和磁力　计３个传感器的数据。实验数据表明，对陀螺仪输　出的角速度瞬时数据，当对其进行积分后，往往存　在一定的误差，这样的误差随着时间增大而增大。　可以用加速度计对陀螺仪进行校正，并结合磁力计　ＭＰＵ一９１５０传感器有一个内置的动态运动处理　器ＤＭＰ，能够快速综合加速度计和陀螺仪的输出，