智能矫姿服装系统的设计与开发

李 帅

(江西服装学院 江西省现代服装工程技术研究中心，江西 南昌 330201)

随着现代社会科学技术的进步，人们的工作方式发生了巨大转变，日常体力活动水平降低了60%～70%，坐姿显然已经成为职业人群最常采用的工作姿势。工业化国家中有 3/4 的工作在坐式条件下执行，约有 2/3 的工作时间处于久坐状态。久坐行为被定义为清醒状态下坐位时能量消耗≤1.5 METs(基础代谢率的倍数)的低能量消耗行为[1]。若长时间采用静止姿势进行工作，即便是正确坐姿也会导致脊柱慢性疼痛。不良坐姿是指身体脊柱弯曲角度较大的弓背坐姿，或者身体重心向后的完全放松坐姿[2]。不良坐姿会引起包括肌肉、关节、肌腱、韧带和神经在内的肌肉骨路系统的损伤，以及一些肌肉疾患症状的形成。在工作环境中长时间保持姿态不良的静坐行为，会对人体身体健康造成严重的负面影响。针对这一问题设计了一款关于人体不良坐姿识别的久坐计时提醒智能服装。智能矫姿服装系统以电子纺织品设计方法的开发为基础，在日常工作中，量化静止坐姿工作时长和保持健康坐姿，对于职业人群预防慢性疾病有着重要的意义。

1 智能矫姿服装的性能架构

智能服装是传统的纺织服装工艺、纤维成型加工工艺、信息传感技术、通信技术、人工智能和生物技术等诸多科学领域的有机结合[3]。它不仅能感知外部环境或内部状态的变化，而且能通过反馈机制实时地对这种变化做出反应[4]。智能服装的设计不仅需要在系统功能上探索设计参数，还需要在日常穿着要求上探索设计参数。因此，智能矫姿服装的性能架构需要考虑系统功能和服用性能2个方面。

1.1 系统功能

系统首先通过传感器对人体的加速度信号进行处理，根据身体不同动作产生的不同信号可以判断出人体正在进行何种动作，如坐下或起身。当检测到用户完成坐下的动作信号后，系统中的计时元件开始对用户静坐时长进行计时工作，若用户静坐行为超过预先设定的时间阈值，微控制器则通过蜂鸣器声音提醒的方式督促用户解除静坐行为，起身进行舒展活动。若用户在系统预先设定的时间阈值内起身进行其他行为，在一定时间内用户没有返回静坐姿态，系统判定用户没有进入静坐状态，计时元件终止久坐计时。而用户在一定时间内返回静坐姿态，系统则会继续计时。系统除了监测久坐时间，还对坐姿姿态进行监测。在各种坐姿的变化过程中，人体脊柱姿态的变化最为明显。比如身体前倾的坐姿会使向前凸出的腰椎拉直,导致其向后弯曲，这会影响胸椎和颈椎的正常曲度[5]。而身体后倾的坐姿会产生很大的脊柱扭曲力，对腰椎产生不良作用。在智能矫姿服装系统中，若用户的脊柱曲度超过预设的目标值时，会自动触发姿态监测装置的振动提示功能，通过这种智能的方式能以辅助用户实现姿态矫正的目的。

1.2 服用性能

在设计智能矫姿服装时，除了考虑电子硬件和软件外，服用性能也是一个关键问题，主要涉及服装的舒适性、透气性、吸湿性、尺寸稳定性等。智能服装融合了服装材料与电子元件，由于电子元件的材质较硬，易造成服装舒适体验感下降，在系统中为了避免此类问题的发生，选择较小尺寸的电子元件，减少与用户身体的接触面积。同样，电子元件的体积小，对于服装的透气性、吸湿性、质量的影响也会减少。纺织材料和电子元件材质之间还需要考虑一定力学性能，服装材料太过轻薄或是弹力过大、易于变形等，会影响电子元件的后期数据采集的准确性。电子元件主要放置在服装的背部位置，对于服装穿脱、活动的灵活性并不会造成影响。至于服装的可水洗性，在系统中将电子元件设计为可拆卸的部分，当用户需要清洗服装时，将电子设备拆除即可；另外，服装尺寸与电子设备尺寸二者之间的适应性和稳定性、以及服装的安全性，如电子元件和服装材料对人体无害、信息保密性等，也是服装系统中需要考虑的因素[6]。

2 智能矫姿服装概念模型

2.1 系统设计原理

智能矫姿服装系统主要由服装、姿态监测模块、提示报警模块和能源供给模块构成。服装为整个系统提供了物理固定支撑，提升了智能服装系统的舒适性、易于穿戴、耐磨损等性能。姿态监测模块由多个传感器协同工作，对人体脊柱曲度的变化和静坐时长进行监测，并将采集到的数据通过相应的通信接口传输到微控制器，然后对数据进行计算、分析处理。提示报警模块针对姿态监测的结果，利用贴片电动机和蜂鸣器来实现振动和声音提示用户的目的。能源供给模块部分包括电源开关、发光二极管、Micro USB接口等，给整个系统提供能源。

在智能矫姿服装系统中，硬件系统主要分为2个模块。模块1由MPU6050传感器1(深圳维特智能科技有限公司)和0827型贴片电动机1(深圳特加特科技有限公司)组成，模块2由Micro USB充电电源组合、STM32微控制器(深圳优信电子科技有限公司)、MPU6050传感器2、贴片电动机2和有源蜂鸣器组成(常州博丰智能科技有限公司)，2个模块之间相互配合实现，系统硬件框架图如图1所示。系统中传感器需要检测包括人体姿态和脊柱曲度2种数据，所以传感器1和传感器2的放置位置需要考虑到监测数据的准确性，另外传感器的位置对于其反应的灵敏性和人体的舒适性等都应有所考量。相关研究表明坐姿时人体的支撑结构为脊柱、骨盆、腿和脚，其中脊柱最为关键[7]。所以该系统将脊柱曲度变化列为主要观察对象。脊柱弯曲主要有颈椎前凸、胸椎后凸、腰椎前凸3个部分，人体脊柱弯曲部分会随着坐姿的改变而改变。颈椎与头部、胸椎相连，活动幅度较大，颈椎曲度长时间处在不良角度，易造成脊柱损伤、钙化，甚至影响视力等问题。胸椎位于脊柱的中上部位，对于身体上半部分的运动状态都有参与。腰椎位于脊柱的中下部位，由于工作环境中腰椎曲度变化较小，可能导致传感器对于某些动作感应不灵敏。所以选择颈椎和胸椎位置放置传感器，如图2 (a) 所示。从侧面观察人体脊柱有7节颈椎(C1-C7) 、12节胸椎(T1-T12)，其中传感器1放置在脊柱C7的位置，传感器2放置在胸椎曲度变化较大的T8位置，传感器对应人体脊柱的放置位置如图2 (b) 所示。人体脊柱不同位置的曲度变化会造成不同的不良坐姿形态，为了提示用户，在系统中安排2个贴片电动机与传感器放置在相近位置，对颈椎和胸椎分别进行振动提醒。确定传感器和执行器的位置后，还需要规划微控制器和电源组合、蜂鸣器的位置。考虑到电路和电阻的限制，微控制器和电源组合应该尽可能地靠近。此外，微控制器放置时应注意，它所在的位置需能够从传感器收集所有模拟输出并将输入发射到执行器没有任何重叠的区域。因此，将微控制器和电源组合放置在胸椎位置。蜂鸣器根据传感器2检测的静坐时间对用户进行提醒，所以也将它放置在传感器2附近。

图1 系统硬件框架图Fig.1 System hardware framework diagram

图2 传感器分布图Fig.2 Sensor distribution map. (a)Sensor body distribution map; (b) Sensor spine location map

2.2 智能矫姿服装电路

系统中主要的电子元件包括STM32微控制器、MPU6050惯性传感器、贴片电动机、蜂鸣器等。其中微控制器通过集成电路总线IIC实现与多个传感器相连，另外与贴片电动机、蜂鸣器等通过输入/输出(input/output,I/O)引脚连接。根据硬件系统的布局设计了系统的电路原理。

2.2.1 微控制器电路原理

微控制器选用了STM32F103CT86单片机，尺寸为7 mm×7 mm。集成高性能32位Cortex-M3的RISC内核，工作频率为72 MHz，内置高速存储器，拥有4个通用16位定时器、2个脉冲宽度调制PWM定时器[8]。该单片机有数据处理速度快、功率损耗较低等优点，对于系统中涉及的大量关于姿态解算的数学运算，也能快速地处理完成。在微控制器电路设计中相互连接的引脚有RESET_SW1、PA0_TX、PA1_RX、PA2_RX、PA3_TX、BOOT0/BOOT1_Header、PB12_S9013、PB13_Q9013、PB15_IN4、PA8_IN3、PB9_IN2、PB10_IN1、PA11_D-、PA12_D+、VCC3V3_VCC3V3，系统中STM32微控制器的引脚设计如图3所示，微控制器通过不同功能的引脚与惯性传感器、蜂鸣器、贴片电动机、Micro USB等系统其他电子元件相连接。

图3 微控制器电路原理图Fig.3 Microcontroller circuit schematic

2.2.2 惯性传感器电路原理

传感器尺寸为15.24 mm×15.24 mm。该传感器集成了三轴陀螺仪与三轴加速度计，提供了IIC接口可挂载不同种类的传感器实现扩展，还集成了可扩展的数字运动处理器DMP减少复杂融合演算数据、感测器同步化、姿势感应等的负荷[9]。MPU6050传感器对陀螺仪和加速度计分别使用了3个16位模拟数字转换器ADC，将其测量的模拟量转化为可输出的数字量[10]。传感器完成ADC转换后，微控制器可以速读最新的采样数据，并快速响应姿态的变化。系统中传感器与微控制器通过IIC接口连接，同时传感器的中断引脚与微控制器的I0引脚相连。传感器1的引脚TX、RX分别与STM32微控制器的引脚PA0、PA1连接，传感器2的TX、RX分别与STM32微控制器的引脚PA3、PA2连接，如图4所示。

图4 惯性传感器电路原理图Fig.4 Inertial sensor circuit schematic

2.2.3 贴片电动机电路原理

采用圆形的0872贴片电动机，尺寸为直径8 mm、高度2.75 mm。贴片电动机的GND引脚与电路的GND引脚相连，VCC引脚与微控制器VCC输出连接，如图5所示。贴片电动机1与贴片电动机2分别根据微控制器读取的传感器1与传感器2的数据进行提示工作。

图5 贴片电动机电路原理图Fig.5 Chip motor circuit schematic

2.2.4 蜂鸣器电路原理

采用直径为6 mm，高度为3.5 mm的无源蜂鸣器。它由外壳、振动膜片、磁铁、电磁线圈及振荡器组成[11]。系统的电源接通后，电流通过蜂鸣器的电磁线圈产生磁场，振动膜片在磁铁与电磁线圈的相互作用下发出音频[12]。由于STM32微控制器I/O引脚输出的晶体管—晶体管逻辑电平TTL电平无法驱动蜂鸣器，因此需要设计一个能使电流放大的电路。如图6所示，控制蜂鸣器通过改变PB12引脚的高低电平来实现。当蜂鸣器引脚为高电平时，三极管导通，蜂鸣器发出音频，当蜂鸣器引脚为低电平时，三极管截止，蜂鸣器不发出音频。

图6 蜂鸣器电路原理图Fig.6 Buzzer circuit schematic

2.2.5 充电电路原理

采用Micro USB接口进行充电。Micro USB接口中有5条线，输出端D+、D-分别连接微控制器的PA12、PA11引脚，地线(GND)、ID线引脚接地，如图7所示。Micro USB接口在安全范围内的最大承载电流为2 A，支持OTG功能，系统可以直接使用手机充电器来做输入给锂电池充电。

图7 充电电路原理图Fig.7 Charging circuit schematic

2.3 服装样衣结构

服装样衣结构设计除了应满足职业人群对于服装穿着性能的基本要求外，还需注意传感器的灵敏性、贴片电动机发出提示时人体感应程度等其他因素。根据上述要求，设计了一款背部收腰贴合人体结构的职业西装外套(160/84A)，如图10所示。图10(a)为服装的正面款式图，图10(b)为服装的背面款式图,系统模块主要装置在服装的背面。颈椎位置为模块1，胸椎位置的为模块2。模块1和模块2分别位于服装的肩部中点、从肩部中点直线下移22 cm左右的2个位置。为了将模块1和模块2集成到服装结构中以及在结构中形成电路，使用线性电阻小于50 Ω/m并且纱线线密度为321 dtex/34f×4的镀银锦纶纱线，织物是双层结构，并将导电纱线放置在结构的中间层，防止织物基电路短路[13]。模块1中的惯性传感器1的TX、RX分别连接模块2中的STM32微控制器PA0、PA1引脚，贴片电动机的GND与电路的GND相连，VCC引脚与STM32微控制器的数字输出连接，模块电路原理图如图10(c)所示。胸椎处的模块1与颈椎处的模块2设计成为以暗扣的方式与服装连接的可拆卸附件，当可拆卸部件从主体结构上拆卸下来时可以对服装进行清洗。并将这些模块隐藏在服装内部，使服装既能够检测坐姿时长和避免不良坐姿，同时又兼具操作简单，轻便易携带、时尚美观等优点。

图8 智能矫姿服装款式图Fig.8 Smart posture correction clothing style map. (a)Front; (b) Back;(c) Schematic diagram of module circuit

3 智能矫姿服装系统算法

3.1 矫姿算法

在智能矫姿服装系统中需要对用户的静坐姿态和起身活动区别开来，并进行标记。当用户在所设的时间阈值内起身，则中止对静坐行为的计时。图9为建立的人体姿态坐标系，坐标原点为检测装置 MPU6050传感器2所安放的胸椎位置。前后方向为X轴，左右方向为Y轴，竖直方向为Z轴。静坐状态转为起身活动是身体躯干沿X轴向前倾斜，然后沿Z轴向上运动的一个过程。静坐与起身的区别在于人体在静坐时只在垂直方向受到重力加速度作用，而起身行为产生了较大的Z轴倾角变化和突然站立行为产生的加速度，通过这两点来进行人体姿态的判别。因此X、Y、Z轴的加速度幅度值(SVM)是进行姿态识别的重要指标。设X轴方向的加速度为ax，Y轴方向的加速度为ay，Z轴方向的加速度为az，则合加速度为a=ax+ay+az，其定义为：

(1)

式中：SVM表示人体加速度向量幅值，m/s2。

SVM是区分人体运动状态的重要参数SVM越小，人体运动越平缓，SVM越大，人体运动越激烈[14]。当人体起身或是坐下时，人体和椅面接触有一个撞击阶段，此时加速度的值会增加，比静坐的行为更加明显，因此可以用阈值法来判断人体姿态的变化。研究表明静坐的加速度一般保持在10 m/s2左右，坐下起立的合加速度最大不超过20 m/s2，系统中关于人体姿态识别的加速度阈值可以设定为SVM>10 m/s2。

图9 人体坐标系Fig.9 Human body coordinate system

系统监测坐姿模块触发内部ADC采样时，由于受到电压、温度等因素的影响不可避免地产生噪声。为了提高数据的精度，选择在一定时间窗口内对监测到的加速度数据进行降噪处理，再使用降噪处理后的数据进行计算。当身体处于静坐与起身运动交叉状态下，在一定的时间窗内，SVM的离散程度变大，变异指数CV也越高。变异指数CV定义如下：

(2)

(3)

(4)

人体脊柱曲率会在X、Y轴发生变化，因此引入Z轴倾斜角度变化θ来反映坐姿状态中颈椎和胸椎角度变化的范围，分别用θx和θy表示在X轴和Y轴上的弯曲角度。身体弯曲强度越大，则θ值越大，同时说明人体在Z轴方向的变化角度也越大，因此姿态角θ同样也可作为判断人体姿态的参量。其定义为:

(5)

相关研究表明，当人体处于静坐状态时，人体与椅面处于水平状态，所以Z轴的加速度为0。当坐姿状态人体向前或向后运动时，人体X、Y轴角度发生变化，这个正常阈值应在±20°之内浮动。所以在设计中断对静坐行为的计时时，把阈值设定在20°。另外，如果人体在X、Y轴角度变化超出预设阈值，设定3 s为了一个判断时间，如果3 s内角度值都超出20°，则触发报警提示功能。

3.2 算法实现

MPU6050传感器模块采集人体的加速度值，通过IIC接口传送到STM32微控制器中，微控制器接收到加速度数据后，对接收数据进行姿态运算和判断。如果判断出行为的变化发生就产生1个中断，该中断函数激活贴片电动机的振动，以提示用户及时改变静坐状态。

检测人体的加速度幅度值SVM是否大于预设阈值10 m/s2，若SVM小于10 m/s2，则继续进行采用测量，若SVM大于10 m/s2，则认定为疑似起身活动。若检测到疑似起身活动，延时3 s，进入二次判断，若在3 s内SVM保持小于10 m/s2范围，则判断用户进入静坐状态，计时器继续计时。当人体静坐时间超过设定的阈值20 min，蜂鸣器发出声音提示。当人再次起身超过3 s则蜂鸣器停止工作。

在静坐过程中，传感器同时检测脊柱曲度是否在预设阈值范围内。若人体颈椎或胸椎弯曲的角度小于20°，则继续检测工作，若弯曲的角度大于20°，则疑似用户此刻的坐姿不良，延迟3 s，进入二次判断，若用户3 s内弯曲角度依旧保持在大于20°，则根据具体超过角度设定阈值的位置，通过该处的贴片电动机发出振动提示。用户身体感应到到振动提醒后，及时调整脊柱弯曲角度，贴片电动机停止工作。

如果系统检测到人体运动状态同时满足以上2个条件，此时蜂鸣器和贴片电动机同时发出声音提示和振动提示，提醒用户及时调整坐姿和改变久坐状态，姿态识别算法实现流程如图10所示。

图10 矫姿算法实现流程图Fig.10 Flowchart of the implementation of the alignment algorithm

4 结 论

本文针对职场人群的久坐和不良坐姿易对身体造成损害的问题进行了智能矫姿服装系统的研发，系统融合电子信息技术、传感器技术、纺织科学、服装设计等多个学科的技术，集合了姿态检测、提示报警、能源供给等电子元件。通过惯性传感器的陀螺仪对人体坐姿进行脊柱曲度阈值判定和加速度计识别人体动作的计时中断设计提出计算方法。系统不仅能够感知人体加速度和姿态角的变化，而且能通过微控制器反馈机制实时地进行反应和调节。该智能矫姿服装实用性强，能有效辅助职业人群在工作环境中对于久坐和坐姿不良行为的纠正。但为了能满足产品市场的多元需求，在未来还需要进行更深入的研究以继续完善产品。