“安护”便携式腕带的设计与实现

2022-07-20李凯峰王南兰

湖南文理学院学报(自然科学版) 2022年3期

李凯峰, 王南兰

(湖南文理学院计算机与电气工程学院, 湖南常德,415000)

第七次全国人口普查结果表明,60 岁及以上人口达到26 402 万人, 超过总人口的18%[1]。到2050年,60 岁以上老人在人口中的占比将达到30%, 这使得我国面临着极大的养老压力。同时, 有研究指出,随着年龄的增加, 器官感觉和骨骼的功能都不断减退, 使得老人在日常生活中相较之年轻人更容易跌倒, 跌倒的后果也更加严重。再加上身体本身存在的其他问题, 跌倒成为了老人受伤乃至死亡的重要因素[2]。跌倒带来的影响除了身体上的, 还有部分是在心理上。许多老人因为害怕跌倒产生的后果, 导致其外出和生活上的不便。市场上有不少能帮助老人在跌倒后获取帮助的产品, 在对其特征进行分析研究后, 针对老年人的使用特点, 设计上尽可能地方便老人使用。相比于主流的智能设备, 腕带采用简易显示屏、大按键和语音播报组成的交互系统, 在满足基本需求的基础上, 尽可能的减小老人使用过程的复杂程度。在保证为老人提供紧急帮助的同时, 也希望将腕带的使用融入到老人的日常生活。

在老人的日常生活中, 该腕带可以为使用者提供心率、血氧等信息。为使用者提供运动、生活时的参考。通过后台不断记录、存储这些信息, 也可以为医疗机构、家属提供老人的心率、血氧变化情况, 便于使用者的医疗诊断。当老人需要帮助时, 也可以通过设置的按钮便捷地向家属或有关机构发出带有位置、心率等信息的求助信息。在老人出现意外跌倒的情况下, 系统将通过多个步骤确认老人的情况, 主动将求助信息发送给家属或有关机构。

1 总体设计

腕带部分的硬件设计如图1 所示，主要由控制模块、电源模块、显示模块、语音模块、通讯模块、定位模块、心率模块和运动传感器模块等构成。

图1 腕带部分硬件设计图

2 系统的硬件设计

2.1 STM32 控制模块

本设计采用的STMF103 芯片是意法半导体集团为嵌入式应用开发的STM32 系列芯片, 性能和能耗之间较平衡的产品。

2.2 MAX30102 心率血氧模块

MAX30102 集成了一个660 nm 红光、880 nm 红外光LED, 通过光电检测器将反射回的光信号转换为电信号, 并通过高精度的ADC 电路测量电流的大小, 以此计算血液中的氧含量。并通过交流信号中波峰与波谷的值得到心率信号[3]。

MAX30102 内部电路采用1.8 V 供电, 同时使用5 V 独立电源为LED 光源供电。标准I2C 兼容通信接口[4]。通过在PCB 板上集成稳压电路, 可实现5.0 V 电源的直接供电。MAX30102 内部自带环境光抑制系统, 可通过软件实现关断以降低能耗。连接如图2 所示。

图2 MAX30102 连接图

2.3 MPU9250 运动模块

MPU9250 为各三轴的陀螺仪、加速度计以及磁力计共同组成的九轴传感器[5]。

MPU9250 提供400 KHz 的传输速率, 每轴分别输出16 位的数字量。其陀螺仪的量程可以在±250、±500、±1000、±2000 s 速率编程。加速度计可通过编程选择±2、±4、±8、±16 g 量程范围。三轴磁力传感器由霍尔效应传感器采集地磁场在X、Y、Z 轴上的信号得到, 用于提升测量的精准度。所用的芯片原理图如图3 所示。

图3 MPU9250 原理图

2.4 人机交互模块

为了适应老年人使用电子设备的特点与控制腕带的生产成本, 采用大按钮、简易显示屏和语音系统组成。较大的按钮和语音播报可以在老人看不清楚的情况下, 尽可能使腕带的功能简洁明了, 避免了智能触控屏幕使用不便和较高成本的弊端。大按钮的设计使得老人就算在神志比较模糊的情况下也可以使用腕带的交互功能, 通过腕带寻求家人或有关机构的帮助。

2.5 通讯模块

利用EC20CEFRG-512-SGNS 模块实现4G 通讯、WIFI 和GPS 定位功能, 使得老人无论在户外或是在家附近都可以使用腕带的功能。同时基于模块适应的通讯协议, 开发基于Android 端的手机APP,使得老人的信息可以无阻碍地分享到家属和有关机构的手机中, 共同守护老人的安全。

3 系统的软件设计

3.1 总体设计

在日常使用部分, 设计为使用者提供实时的心率和血氧信息。当使用者发生意外跌倒等情况时, 内置的定位系统将利用解码函数将实时获取到的经纬度信息分离。主控板通过串口接收到数据之后, 将位置信息与心率、血氧等信息通过特定格式编码, 再通过通讯模块将信息传递给家属或有关机构。整体运行图如图4 所示。

图4 整体运行示意图

3.2 MUP9250 姿态的位置速度

MUP9250 姿态的位置速度通过角速度和加速度数据解算出腕带在空间中的相对位置坐标和相对速度[6], 并结合地磁传感器的数据对解算出的数据进行一定程度的校正[7-8]。

在误差的处理方面, 当腕带处于长时间的静止状态时, 对传感器进行重新校正。同时, 考虑到人的活动不同于机械的不断运动, 在日常活动中, 有许多加速度和速度都为零的点, 通过直接将这些点处的加速度和速度清零, 可以避免出现累计误差。示意图见图5 所示。

图5 通过解算得到腕带相对位置

3.3 判断跌倒

结合腕带姿态数据, 分析使用者的不同运动状态。以大幅度运动或较大加速度的动作作为跌倒判断的启动特征。结合该特征出现前后一定时间内的传感器数据, 分析运动状态判断老人是否跌倒。示意图如图6 所示[9]。

图6 判断使用者是否跌倒

3.4 警报的发出

设计通过人机交互按钮为使用者提供主动发出警报的功能, 使用者可以直接向家属或有关机构发出需要帮助的请求[10]。在老人跌倒后, 为避免出现误判的风险, 腕带通过自身振动和语音系统发出提示,询问老人是否需要帮助。在使用者选择“是”或无应答时, 系统向预设好的家属端发出包括位置和心率在内的求助信息。示意图如图7 所示。