隨sui著zhe人ren類lei生sheng活huo水shui平ping的de不bu斷duan提ti高gao，人ren口kou老lao齡ling化hua成cheng為wei一yi個ge全quan球qiu性xing的de發fa展zhan趨qu勢shi。目mu前qian，我wo國guo已yi經jing進jin入ru了le老lao齡ling化hua社she會hui
，老lao年nian人ren的de身shen心xin健jian康kang問wen題ti得de到dao人ren們men更geng多duo的de關guan注zhu。老lao年nian人ren因yin生sheng理li結jie構gou衰shuai老lao和he身shen體ti機ji能neng減jian退tui，發fa生sheng意yi外wai跌die倒dao的de概gai率lv和he頻pin率lv非fei常chang高gao。

 

yinci，zailaonianrenfashengdiedaohou，ruhejinzaobeifaxian，bingfachuqiujiuxinhaojinxingjishijiuzhibiandegewaizhongyao。weilelaonianrengengjiankangdishenghuo，yanjiushejiyigelaonianrendediedaojianceyubaojingxitongjuyoushifenzhongyaodeyanjiujiazhiheshijiyiyi。

 

muqian，yanjiukaifarentidiedaojiancexitongfangmiandejishuyouhenduozhong，zuichangjiandeshituxiangfenxihejiasudufenxifa。doushijiyushipintuxiangfenxideshineidiedaozidongjiancexitong，zhezhongjishuzhunquexinggao
，rentidongzuoqingxikejian，danxuyaoduobushexiangjitongshigongzuo，qiebaoluleyonghudegerenyinsi，jiancefanweiyouxian
，shouhuanjingdeyingxiangyehenda。lingyizhongjiasudufenxifangfa，zhuyaojiyuweijidianxitong（Micro-Electromechanical System
，MEMS）傳感器。MEMS技術近幾年得到了快速發展

，廣泛應用在跌倒檢測
、狀態檢測、運動檢測等方麵。都是利用MEMS技術進行人體跌倒檢測的，目前國內一些基於MEMS技術的跌到檢測雖可較好實現跌倒檢測，但大多計算量較大、設計複雜、價格昂貴，難以得到廣泛的應用。

 

設計一種基於Arduinohesanzhoujiasuduchuanganqidediedaojiancebaojingxitong
，shishicaijirentijiasuducanshuhediliweizhixinxi，yingyongyulaonianrenyiwaidiedaohoujishibaojing
，jianjulexingjiabigao、設計簡單、實時性高、低功耗、可擴展的特點，實驗證明了該係統的可行性和準確性。

 

 

跌倒檢測報警係統由Arduino最小係統、加速度參數采集模塊、GPS定位模塊

、GSM通信模塊組成，其係統框圖如圖1所示。

 

圖1 跌倒檢測報警係統框圖

 

Arduino實(shi)時(shi)接(jie)收(shou)加(jia)速(su)度(du)參(can)數(shu)采(cai)集(ji)模(mo)塊(kuai)傳(chuan)來(lai)的(de)人(ren)體(ti)加(jia)速(su)度(du)參(can)數(shu)值(zhi)

，單(dan)片(pian)機(ji)通(tong)過(guo)接(jie)收(shou)來(lai)的(de)加(jia)速(su)度(du)值(zhi)

，經(jing)過(guo)跌(die)倒(dao)檢(jian)測(ce)算(suan)法(fa)來(lai)判(pan)斷(duan)穿(chuan)戴(dai)者(zhe)的(de)體(ti)態(tai)，如(ru)果(guo)檢(jian)測(ce)出(chu)跌(die)倒(dao)的(de)發(fa)生(sheng)，便(bian)觸(chu)發(fa)跌(die)倒(dao)報(bao)警(jing)機(ji)製(zhi)。當(dang)跌(die)倒(dao)發(fa)生(sheng)時(shi)
，通(tong)過(guo)GPS定ding位wei模mo塊kuai能neng捕bu獲huo到dao穿chuan戴dai者zhe的de具ju體ti地di理li位wei置zhi
，然ran後hou發fa出chu包bao含han跌die倒dao位wei置zhi的de報bao警jing求qiu救jiu信xin息xi，通tong知zhi佩pei戴dai者zhe的de監jian護hu人ren或huo醫yi療liao機ji構gou，進jin行xing後hou續xu的de救jiu治zhi。本ben係xi統tong在zai考kao慮lv這zhe些xie功gong能neng需xu求qiu的de前qian提ti下xia
，采cai用yongArduino為控製核心，外圍連接加速度參數采集模塊
、GPS定位模塊
、GSM通信模塊
，來完成整個係統的功能。

 

 

硬件部分主要包括微控製器最小係統的選取、加速度參數采集模塊、GPS定位模塊

、GSM通信模塊，以及各個模塊之間的連接。

 

 

Arduino是一款基於開源的電子原型設計平台。Arduino包含兩個主要的部分：硬件部分是可以用來做電路設計的電路板，基於AVR係列單片機和ARM微控製器
，有豐富的外設接口和硬件資源；軟件部分則是Arduino IDE，是在計算機中的程序開發環境[10]。Arduino的模塊化設計，大大簡化了電子係統的設計過程。

 

其中
，微控製器最小係統選用Arduino Uno，它是基於ATMEL公司的ATmega328P單片機的硬件平台，具有32KB Flash、1KB EEPROM、14路數字輸入輸出口（其中6路可用於PWM輸出）、6路模擬輸入接口。同時，Uno預置了Bootloader程序，不需要其他外部燒寫器
，可以直接通過USB下載程序。

 

 

ADXL345是ADI公司最近推出的基於iMEMS技術的3軸、數字輸出加速度傳感器。ADXL345具有多種可變的測量範圍，高分辨率
，高靈敏度，超小的封裝，超低的功耗
，標準的I2C或SPI數字接口，32級FIFO存儲

，以及內部多種運動狀態檢測和靈活的中斷方式等特性[11]。所有這些特性，使得 ADXL345有助於大大簡化跌倒檢測算法
，使其成為一款非常適合用於跌倒檢測器應用的加速度傳感器。圖2為ADXL345功能框圖。

 

圖2 ADXL345功能框圖

 

ADXL345標準的I2C數字接口可以和Arduino Uno的I2C接口方便通信，將ADXL345采集到的人體三軸加速度數據傳給單片機進行跌倒檢測算法處理
，圖3給出了ADXL345和單片機之間的I2C總線典型連接圖。ADXL345的(CS) ?管腳接高電平，表示ADXL345工作在I2C模式。SDA和SCL是I2C總線的數據線和時鍾線，分別連接到Arduino Uno相應的I2C總線接口（A4和A5）。ADXL345的INT1管腳連接到Arduino Uno的INT0（Pin 2）
，用來產生中斷信號。

 

圖3 ADXL345和單片機之間的I2C典型連接圖

 

 

SIM908是一款集成了高性能GSM/GPRS引擎和GPS引擎的芯片。其中的GSM/GPRS引擎可以工作在GSM 850MHz

，EGSM 900MHz
，DCS 1800MHz和PCS 1900MHz四個頻段；GPS引擎具有一流的采集和跟蹤靈敏度、TTFF（Time-To-First-Fix）和準確度[12]，這些特性可以很好地完成跌倒位置定位和發送報警信號的任務。在SIM908芯片上可以同時完成GPS定位和GSM通信功能
，可以大大減少係統芯片的數量和功耗。圖4為SIM908的功能框圖。SIM908通過UART口與Arduino Uno進行通信，RXD和TXD分別與Uno的TXD和RXD相連，完成跌倒位置的GPS數據的捕獲和發送GSM報警短信功能。

 

圖4 SIM908功能框圖

 

 

對跌倒檢測原理的研究主要是找到人體在跌倒過程中的加速度變化特征。圖5給出的是加速度在不同運動過程中的變化曲線，包括（a）步行上樓、（b）步行下樓、（c）坐下、 （d）起立。其中紅色的曲線是Y軸（垂直方向）的加速度曲線
，其正常靜止狀態下應該為-1g
；黑色和黃色的曲線分別是X軸（前後方向）和Z軸（左右方向）的加速度曲線，其正常靜止狀態下應該為0g；綠色的曲線是三軸加速度的矢量和
，其正常靜止狀態下應該為+1g。

 

圖5 不同運動過程中的加速度變化曲線

 

由於老年人的運動相對比較慢
，所以在普通的步行過程中
，加速度變化不會很大。最明顯的加速度變化就是在坐下動作中Y軸加速度（和加速度矢量和）上有一個超過3g的尖峰
，這個尖峰是由於身體與椅子接觸而產生的。而跌倒過程中的加速度變化則完全不同。圖6給出的是意外跌倒過程中的加速度變化曲線。通過圖6和圖5的比較，可以發現跌倒過程中的加速度變化有4個主要特征，這可以作為跌倒檢測的準則。這4個特征在圖6中以紅色的方框標注，下麵將對其逐一進行詳細介紹。

 

圖6 意外跌倒過程中的加速度變化曲線

 

失重：在跌倒的開始都會發生一定的失重現象。在自由落體的下降過程，這個現象會更加明顯，加速度的矢量和會降低到接近0g。對於一般的跌倒，也會發生合加速度小於1g的情況。因此，這可以作為跌倒狀態的第一個判斷依據。可以由ADXL345的Free_Fall中斷來檢測。

 

撞擊：失重之後，人體發生跌倒的時候會與地麵或其他物體發生撞擊，在加速度曲線中會產生一個很大的衝擊。這個衝擊可以通過ADXL345的Activity中斷來檢測。因此

，Free_Fall中斷之後，緊接著產生Activity中斷是跌倒狀態的第二個判斷依據。

 

靜止：人體在跌倒後，也就是撞擊發生之後

，不可能馬上起來，會有短暫的靜止狀態（如果人因為跌倒而導致昏迷，甚至可能是較長時間的靜止）。表現在加速度曲線上就是會有一段時間的平穩。這可以通過ADXL345的Inactivity中斷來檢測。因此，Activity中斷之後的Inactivity中斷是跌倒狀態的第三個判斷依據。

 

與初始狀態比較：diedaozhihou
，rentihuifashengfanzhuan
，yincirentidefangxianghuiyuyuanxianjingzhizhanlidezitaibutong。zheshidediedaozhihoudejingzhizhuangtaixiadesanzhoujiasudushuzhiyuchushizhuangtaixiadebutong
，rutu5所示。因此，跌倒檢測的第四個依據就是跌倒後的靜止狀態下加速度值與初始狀態發生變化，且矢量變化超過一定的門限值。

 

這四個判斷依據綜合在一起，構成了整個的跌倒檢測算法，可以對跌倒狀態給出報警。

 

另外

，如果跌倒造成了嚴重的後果，比如，導致了人的昏迷。那麼人體會在更常的一段時間內都保持靜止。這個狀態仍然可以通過Inactivity中斷來檢測。也就是說，如果發現在跌倒之後的很長時間內都保持Inactivity狀態

，可以再次給出一個嚴重報警。算法的流程圖如圖7所示。

 

圖7 算法流程圖

 

 

本文設計了一個實驗方案對算法進行驗證。實驗對向前跌倒，向後跌倒
，向左
、右兩側跌倒等不同跌倒姿勢以及跌倒後是否有長時間靜止狀態的情況分別進行了10次測試，表1中給出的是相關測試結果。

 

表1 實驗結果

 

本設計將加速度傳感器ADXL345、GPS和GSM模塊SIM908與Arduino Uno平台結合在一起，通過加速度傳感器采集人體三軸加速度值，實時檢測人體體態，完成對人體跌倒的檢測和報警。整體設計成本低、可靠性高
、算法複雜度低
、檢測準確度高和可擴展的優點

，具有很高的實用性，可以滿足對人體跌倒檢測報警的需要。

 

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