CN112669569A - 一种老人跌倒检测报警装置及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种老人跌倒检测报警装置及方法,涉及跌倒检测的技术领域，包括控制器以及与控制器电性连接的按键模块、无线连接模块、存储模块、显示模块、检测模块、通讯模块、定位模块、电源模块，通过基于SMV阈值加倾角的方法来判断用户是否跌倒，在跌倒后通过自动报警和主动报警结合，能够避免漏报，本发明遵循可误报不可漏报，即允许一定的误报率，可以将不是跌倒的情况判定为跌倒，这可由使用者自行取消报警；但决不允许出现漏报，即漏掉真正的跌倒，而没有报警的情况。
Description
技术领域
本发明涉及跌倒检测的技术领域，具体涉及一种老人跌倒检测报警装置及方法。
背景技术
在我国，跌倒在导致伤害或者死亡的原因中排名第四，特别是在65岁以上的老年人群中，这一排名上升至首位。由此可见，跌倒导致死亡率随着人群年龄的增加而急速上升，此外，跌倒后带来的负面效应也严重影响这老年人的生活，发生跌倒后，极有可能导致老年人的残疾，这样不仅影响了他们的身心健康，跌倒后产生的恐惧心理还会促使老年人害怕活动，降低了活动能力的同时，还使其活动范围受到限制，生活品质也随之下降。
检测跌倒的方式按照跌倒后，被检测者的反应方式，可分为主动报警式和自动报警式，主动式系统适用于跌倒后被检测者意识清醒，并能够主动求救的情形。如个人紧急求助系统，通过佩戴者自己按动按钮向外界求救，其优点是快捷、准确。但该方式的适用条件太苛刻，适用场合不多。按键式个人紧急求助系统，在佩戴者失去意识或昏厥时是无法起作用的。甚至有些老人在意识清醒，能够做出反应的情况下也不会去使用个人紧急求助系统，但值得注意的是，这种思路是对下述自动判定装置的必要的、有力的补充，即佩戴者也能够在某些正常情况下取消“误报警”，自动式系统在有跌倒发生时会自动向外界发送报警或求救信号，并不需要被检测者意识清醒，所以其适用范围要广泛的多，这也是跌倒检测系统的发展方向。
基于实时监控的视频分析自动式系统，被检测对象的实时运动状态由摄像头进行监控，这种方法的不足之处在于被监控者的活动范围受限，并且用户的隐私无法得到保障；
基于实时信号的音频分析自动式系统，人体发生跌倒动作的时候，会对地面造成冲击，并且导致振动。基于音频信号的跌倒检测方法就是对振动的频率进行分析来判断的，但是这种方法所用到的检测装置安装非常复杂，并且对于不同的材料的地面，在跌倒时产生的振动频率相差较大，所以这种方法的通用性比较差。
发明内容
本发明的目的在于提供一种老人跌倒检测报警装置及方法，以解决现有技术中导致的上述缺陷。
一种老人跌倒检测报警装置，包括控制器以及与控制器电性连接的按键模块、无线连接模块、存储模块、显示模块、检测模块、通讯模块、定位模块、电源模块，所述电源模块为整个装置提供电能；
所述按键模块包括配置按键、报警/取消按键及信息显示按键；
所述无线连接模块用于短距离与移动终端进行通信；
所述存储模块用于接收并存储移动终端上的APP录入的用户个人资料；
所述显示模块用于显示用户的个人信息、时间、紧急联系人手机号码等；
所述检测模块用于实时检测用户的人体运动参数，并将检测到的各种参数发送给控制器进行判断用户是否跌倒；
所述通讯模块通过无线通讯链路实现控制器在用户处于跌倒状态下向装置中存储的紧急联系人手机号码发送求助信息。
所述定位模块用于定位用户所在的位置，位置信息实时通过通讯模块传送至紧急联系人的移动终端上。
优选的，还包括语音模块，所述控制器在检测到用户跌倒后通过语音模块中的扬声器播放语音报警信号进行本地报警。
优选的，所述检测模块采用MPU6050姿态传感器，所述MPU6050姿态传感器集成有3轴MEMS陀螺仪和3轴MEMS加速度计，并采用50Hz的采样频率对人体运动加速度信号进行采样。
优选的，所述通讯模块采用GSM/GPRS模块,其支持GSM通信和GPRS通信。
优选的，所述定位模块采用GPS/TDOA组合导航定位的方式，所述GSM/GPRS模块将获得的TDOA定位数据通过UART接口传送给控制器，当GPS信号和TDOA信号都稳定有效时，控制器将TDOA和GPS的位置信息进行融合，获得精确的定位，具体做法是将TDOA和GPS的位置信息的差值进行最优卡尔曼滤波，滤波结果作为导航数据输出，当用户位于空旷偏僻地区时，此时基站数量较少，可以只使用GPS定位，当佩戴者位置处于城市高楼密集或室内时，GPS信号容易被屏蔽，可以只使用TDOA定位。
优选的，所述无线连接模块为蓝牙，所述蓝牙模块通过UART接口与控制器电性连接。
优选的，所述移动终端为手机、平板电脑、智能手环中的任意一种。
一种老人跌倒检测报警方法,包括如下步骤：
S1:将本装置佩戴于用户的腰间，研究成果表明，人体颈部或者腰部的加速度信息最能反映人体的躯干姿势的变换和运动状态，相对于颈部，佩戴于腰部更加容易，在人体工程学上更加合理也更加舒适，当佩戴完成后启动装置开始工作，蓝牙自动与紧急联系人所持有的移动终端建立通信联系；
S2:用户按下装置上的配置按键，并在移动终端上打开与本装置适配的APP，在APP中录入使用者的个人资料，用户的个人资料经蓝牙传输至装置的存储模块中；
S3:通过装置中的MPU6050姿态传感器实时采集人体运动数据并传输至控制器，控制器对运动数据通过自适应混合滤波算法进行姿态估计，并将滤波后的数据通过GSM/GPRS模块上传至移动终端上，紧急联系人可以通过移动终端上的APP实时查看显示的数据和曲线，接着采用SMV特征值作为跌倒事件的判断标准，SMV的定义如下列公式:
其中Ax、Ay、Az分别为X、Y、Z三个方向的加速度值，SMV特征值变化较快，当SMV超过阈值1.8g、竖直方向俯仰角Pitch大于60°时，人体由直立状态变为水平状态，并在较长时间内处于这个状态，则可以判断用户处于跌倒状态，接着执行步骤S5，否则执行步骤S6；
S5:控制器通过控制扬声器发出语音报警信号进行本地报警，与此同时通过GSM/GPRS模块向装置中存储的紧急联系人手机号码发送求助信息，紧急联系人在接收到求助信息后可以通过APP查看跌倒者的具体所在位置，当用户处于清醒状态时，用户还能通过短按报警/取消按键进行一键报警，自动报警加主动报警，防止装置漏报警，当用户处于昏迷状态，陌生的救助人员可以按下装置上的信息显示按键，此时则执行步骤S7；
S6：当用户不小心短按报警/取消按键也可以进行一键报警，当用户发现自己误报警时，通过长按报警/取消按键可以取消误报警；
S7：控制器控制显示模块显示用户的个人信息、时间、紧急联系人手机号码等，救治人员可以根据上述信息尽快联系紧急联系人，及时救治。
优选的，步骤S4中的自适应混合滤波算法具体包括：
S4.1:利用MPU6050姿态传感器中的3轴MEMS陀螺仪测得的角速度和四元数微分方程式得出角速度微分四元数；
S4.2:运用梯度下降法对MPU6050姿态传感器中的3轴MEMS加速度计测得的数据进行处理，得到最小的误差四元数的微分值；
S4.3：将步骤S4.1和S4.2得出的两组数据进行互补融合,尽可能的减小陀螺仪的漂移误差和加速度计的高频干扰引起的姿态估计误差，对互补滤波后的姿态微分四元数进行积分，估算出最优的姿态值。
本发明具有如下优点：
本发明是基于腰部穿戴式的检测装置，非常适合与保护佩戴者的隐私，同时也能最大程度上减少对佩戴者日常生活的影响，通过设置在装置中的MPU6050姿态传感器能够实时采集人体运动数据并传输至控制器中，控制器对运动数据通过自适应混合滤波算法进行姿态估计，并采用SMV特征值作为跌倒事件的判断标准，当SMV值大于阈值1.8g且俯仰角Pitch大于60°时，人体由直立状态变为水平状态，并在较长时间内处于这个状态，此时SMV特征值变化较快且人体与竖直方向的倾斜角发生很大变化，则可以判断用户处于跌倒状态，控制器控制语音模块进行本地报警，并通过通信模块将位置和求助信息发送给紧急联系人寻求帮助，当用户清醒时还可以通过短按报警/取消按键进行一键报警，自动报警和主动报警结合，能够避免漏报，本发明遵循可误报不可漏报，即允许一定的误报率，可以将不是跌倒的情况判定为跌倒，这可由使用者自行排除；但决不允许出现漏报，即漏掉真正的跌倒，而没有报警，一旦出现这样的情况，后果可能不堪设想。另外陌生的救助人员可以通过按下装置上的信息显示按键进行用户信息的展示，通过长按报警/取消按键可以取消报警从而防止误报。本发明在老年人发生跌倒的情况下能准确的判别并能及时的将跌倒信息及定位远程传送给亲属及相关救护部门，以使老年人发生突发疾病或意外跌倒时能得到及时救助，从而降低老年人的突发状况死亡率，提高老年人生活质量，具有广泛的社会意义。
附图说明
图1为本发明的装置的结构示意图。
图2为本发明的检测及报警流程图。
图3为本发明自适应混合滤波和检测判断的流程图。
具体实施方式
下面对照附图，通过对实施例的描述，对本发明具体实施方式作进一步详细的说明，以帮助本领域的技术人员对本发明的发明构思、技术方案有更完整、准确和深入的理解。
如图1-3所示，本发明提供了一种老人跌倒检测报警装置，包括控制器以及与控制器电性连接的按键模块、无线连接模块、存储模块、显示模块、检测模块、通讯模块、定位模块、电源模块，所述电源模块为整个装置提供电能，控制器采用STM32F103系列单片机；
所述按键模块包括配置按键、报警/取消按键及信息显示按键；
所述无线连接模块用于短距离与移动终端进行通信；
所述存储模块用于接收并存储移动终端上的APP录入的用户个人资料；
所述显示模块用于显示用户的个人信息、时间、紧急联系人手机号码等；
所述检测模块用于实时检测用户的人体运动参数，并将检测到的各种参数发送给控制器进行判断用户是否跌倒；
所述通讯模块通过无线通讯链路实现控制器在用户处于跌倒状态下向装置中存储的紧急联系人手机号码发送求助信息。
所述定位模块用于定位用户所在的位置，位置信息实时通过通讯模块传送至紧急联系人的移动终端上。
在本实施例中，还包括语音模块，所述控制器在检测到用户跌倒后通过语音模块中的扬声器播放语音报警信号进行本地报警。
在本实施例中，所述检测模块采用MPU6050姿态传感器，所述MPU6050姿态传感器集成有3轴MEMS陀螺仪和3轴MEMS加速度计，为了避免频谱混叠现象，能使采样后的信号能无失真的回复成原来信号，采用频率应大于信号最高频率的两倍，为了留一定裕量，本设计采用50Hz的采样频率对人体运动加速度信号进行采样，这样既能真实反映人体活动加速度变化情况，又不会占用太大的存储空间。
在本实施例中，所述通讯模块采用GSM/GPRS模块,其支持GSM通信和GPRS通信。
在本实施例中，所述定位模块采用GPS/TDOA组合导航定位的方式，所述GSM/GPRS模块将获得的TDOA定位数据通过UART接口传送给控制器，当GPS信号和TDOA信号都稳定有效时，控制器将TDOA和GPS的位置信息进行融合，获得精确的定位，具体做法是将TDOA和GPS的位置信息的差值进行最优卡尔曼滤波，滤波结果作为导航数据输出，当用户位于空旷偏僻地区时，此时基站数量较少，可以只使用GPS定位，当佩戴者位置处于城市高楼密集或室内时，GPS信号容易被屏蔽，可以只使用TDOA定位。
在本实施例中，所述无线连接模块为蓝牙，所述蓝牙模块通过UART接口与控制器电性连接。
在本实施例中，所述移动终端为手机、平板电脑、智能手环中的任意一种。
一种老人跌倒检测报警方法,包括如下步骤：
S1:将本装置佩戴于用户的腰间，并启动装置开始工作，蓝牙自动与紧急联系人所持有的移动终端建立通信联系；
S2:用户按下装置上的配置按键，并在移动终端上打开与本装置适配的APP，在APP中录入使用者的个人资料，用户的个人资料经蓝牙传输至装置的存储模块中；
S3:通过装置中的MPU6050姿态传感器实时采集人体运动数据并传输至控制器，MPU-6050是全球首例整合三轴加速度计、三轴陀螺仪的MEMS传感器，有效避免了陀螺仪与加速度计的轴间差问题，虽然该模块本身具有“以数字输出6轴或9轴的旋转矩阵、四元数以及欧拉角格式的融合演算数据功能，但是，由于代码封闭，具体滤波算法未知，参数不可调节，使用不方便，模块自带算法具有运算速度慢,加速度引入误差大等缺点，该模块自带滤波算法未能得到广泛应用，因此本发明使用了通过控制器对运动数据通过自适应混合滤波算法进行姿态估计，并将滤波后的数据通过GSM/GPRS模块上传至移动终端上，紧急联系人可以通过移动终端上的APP实时查看显示的数据和曲线，由于跌倒事件的随机性，其跌倒的方向无法预知，所以不适宜采用某一轴向的加速度数据去判断跌倒事件的发生。采用SMV(Signal Magnitude Vector；加速度强度矢量)特征值的优点在于其忽略了三轴加速度信号的空间方向，将空间加速度进行矢量和运算，从而使得采用阈值判断跌倒事件的方法得以实现，也就是说，无论跌倒的方式如何，都可以SMV特征值作为跌倒事件的判断标准，SMV的定义如下列公式:
其中Ax、Ay、Az分别为X、Y、Z三个方向的加速度值，SMV特征值变化较快，当SMV超过阈值1.8g、竖直方向俯仰角Pitch大于60°时，人体由直立状态变为水平状态，并在较长时间内处于这个状态，则可以判断用户处于跌倒状态，接着执行步骤S5，否则执行步骤S6；
S5:控制器通过控制扬声器发出语音报警信号进行本地报警，与此同时通过GSM/GPRS模块向装置中存储的紧急联系人手机号码发送求助信息，紧急联系人在接收到求助信息后可以通过APP查看跌倒者的具体所在位置，当用户处于清醒状态时，用户还能通过短按报警/取消按键进行一键报警，自动报警加主动报警，防止装置漏报警，当用户处于昏迷状态，陌生的救助人员可以按下装置上的信息显示按键，此时则执行步骤S7；
S6：当用户不小心短按报警/取消按键也可以进行一键报警，当用户发现自己误报警时，通过长按报警/取消按键可以取消误报警；
S7：控制器控制显示模块显示用户的个人信息、时间、紧急联系人手机号码等，救治人员可以根据上述信息尽快联系紧急联系人，及时救治。
在本实施例中，步骤S4中的自适应混合滤波算法具体包括：
S4.1:利用MPU6050姿态传感器中的3轴MEMS陀螺仪测得的角速度和四元数微分方程式得出角速度微分四元数；
S4.2:运用梯度下降法对MPU6050姿态传感器中的3轴MEMS加速度计测得的数据进行处理，得到最小的误差四元数的微分值；
S4.3：将步骤S4.1和S4.2得出的两组数据进行互补融合,尽可能的减小陀螺仪的漂移误差和加速度计的高频干扰引起的姿态估计误差，对互补滤波后的姿态微分四元数进行积分，估算出最优的姿态值。
上面结合附图对本发明进行了示例性描述，显然本发明具体实现并不受上述方式的限制，只要采用了本发明的发明构思和技术方案进行的各种非实质性的改进，或未经改进将本发明构思和技术方案直接应用于其它场合的，均在本发明保护范围之内。
Claims (9)
1.一种老人跌倒检测报警装置，其特征在于：包括控制器以及与控制器电性连接的按键模块、无线连接模块、存储模块、显示模块、检测模块、通讯模块、定位模块、电源模块，所述电源模块为整个装置提供电能；
所述按键模块包括配置按键、报警/取消按键及信息显示按键；
所述无线连接模块用于短距离与移动终端进行通信；
所述存储模块用于接收并存储移动终端上的APP录入的用户个人资料；
所述显示模块用于显示用户的个人信息、时间、紧急联系人手机号码等；
所述检测模块用于实时检测用户的人体运动参数，并将检测到的各种参数发送给控制器进行判断用户是否跌倒；
所述通讯模块通过无线通讯链路实现控制器在用户处于跌倒状态下向装置中存储的紧急联系人手机号码发送求助信息。
所述定位模块用于定位用户所在的位置，位置信息实时通过通讯模块传送至紧急联系人的移动终端上。
2.根据权利要求1所述的一种老人跌倒检测报警装置,其特征在于：还包括语音模块，所述控制器在检测到用户跌倒后通过语音模块中的扬声器播放语音报警信号进行本地报警。
3.根据权利要求1所述的一种老人跌倒检测报警装置,其特征在于：所述检测模块采用MPU6050姿态传感器，所述MPU6050姿态传感器集成有3轴MEMS陀螺仪和3轴MEMS加速度计，并采用50Hz的采样频率对人体运动加速度信号进行采样。
4.根据权利要求1所述的一种老人跌倒检测报警装置,其特征在于：所述通讯模块采用GSM/GPRS模块,其支持GSM通信和GPRS通信。
5.根据权利要求4所述的一种老人跌倒检测报警装置,其特征在于：所述定位模块采用GPS/TDOA组合导航定位的方式，所述GSM/GPRS模块将获得的TDOA定位数据通过UART接口传送给控制器，当GPS信号和TDOA信号都稳定有效时，控制器将TDOA和GPS的位置信息进行融合，获得精确的定位，具体做法是将TDOA和GPS的位置信息的差值进行最优卡尔曼滤波，滤波结果作为导航数据输出，当用户位于空旷偏僻地区时，此时基站数量较少，可以只使用GPS定位，当佩戴者位置处于城市高楼密集或室内时，GPS信号容易被屏蔽，可以只使用TDOA定位。
6.根据权利要求1所述的一种老人跌倒检测报警装置,其特征在于：所述无线连接模块为蓝牙，所述蓝牙模块通过UART接口与控制器电性连接。
7.根据权利要求1所述的一种老人跌倒检测报警装置,其特征在于：所述移动终端为手机、平板电脑、智能手环中的任意一种。
8.一种应用权利要求1-7任一项所述的老人跌倒检测报警装置的老人跌倒检测报警方法,其特征在于：包括如下步骤：
S1:将本装置佩戴于用户的腰间，并启动装置开始工作，蓝牙自动与紧急联系人所持有的移动终端建立通信联系；
S2:用户按下装置上的配置按键，并在移动终端上打开与本装置适配的APP，在APP中录入使用者的个人资料，用户的个人资料经蓝牙传输至装置的存储模块中；
S3:通过装置中的MPU6050姿态传感器实时采集人体运动数据并传输至控制器，控制器对运动数据通过自适应混合滤波算法进行姿态估计，并将滤波后的数据通过GSM/GPRS模块上传至移动终端上，紧急联系人可以通过移动终端上的APP实时查看显示的数据和曲线，接着采用SMV特征值作为跌倒事件的判断标准，SMV的定义如下列公式:
其中Ax、Ay、Az分别为X、Y、Z三个方向的加速度值，SMV特征值变化较快，当SMV超过阈值1.8g、竖直方向俯仰角Pitch大于60°时，人体由直立状态变为水平状态，并在较长时间内处于这个状态，则可以判断用户处于跌倒状态，接着执行步骤S5，否则执行步骤S6；
S5:控制器通过控制扬声器发出语音报警信号进行本地报警，与此同时通过GSM/GPRS模块向装置中存储的紧急联系人手机号码发送求助信息，紧急联系人在接收到求助信息后可以通过APP查看跌倒者的具体所在位置，当用户处于清醒状态时，用户还能通过短按报警/取消按键进行一键报警，自动报警加主动报警，防止装置漏报警，当用户处于昏迷状态，陌生的救助人员可以按下装置上的信息显示按键，此时则执行步骤S7；
S6：当用户不小心短按报警/取消按键也可以进行一键报警，当用户发现自己误报警时，通过长按报警/取消按键可以取消误报警；
S7：控制器控制显示模块显示用户的个人信息、时间、紧急联系人手机号码等，救治人员可以根据上述信息尽快联系紧急联系人，及时救治。
9.根据权利要求8所述的一种老人跌倒检测报警方法,其特征在于：步骤S4中的自适应混合滤波算法具体包括：
S4.1:利用MPU6050姿态传感器中的3轴MEMS陀螺仪测得的角速度和四元数微分方程式得出角速度微分四元数；
S4.2:运用梯度下降法对MPU6050姿态传感器中的3轴MEMS加速度计测得的数据进行处理，得到最小的误差四元数的微分值；
S4.3：将步骤S4.1和S4.2得出的两组数据进行互补融合,尽可能的减小陀螺仪的漂移误差和加速度计的高频干扰引起的姿态估计误差，对互补滤波后的姿态微分四元数进行积分，估算出最优的姿态值。
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