康 婷，沈 雷，周 帥

(1.江南大學(xué) 設(shè)計學(xué)院，江蘇 無錫 214122； 2.北京理工大學(xué) 機電學(xué)院，北京 100081)

在全球，跌倒是造成傷害、意外死亡的第二大原因，其中65歲及以上的老年人占首位，且隨著年齡的增長，跌倒的概率也會逐漸上升[1]，若摔倒后救助不及時很可能對身體造成嚴(yán)重危害，針對此現(xiàn)象設(shè)計一款防摔檢測智能服裝以達(dá)到減輕跌倒致重大傷害的目的。

隨著智能服裝的發(fā)展，老年人智能服裝領(lǐng)域出現(xiàn)了很多產(chǎn)品，如監(jiān)測心率、血壓和心情等智能服裝，如獨居監(jiān)控服、太陽能紅外線理療服、太陽能測壓服、防摔服等，這說明老年人對功能服裝有較大需求[2]。目前市場上的防摔類服裝多用于專業(yè)運動，如Alpinestars公司研發(fā)的電子安全氣囊系統(tǒng)，推出Tech-AITTMTM安全氣囊騎行服，Hit-air公司開發(fā)的專供賽車和馬術(shù)競技穿用的充氣式夾克和背心[3]，日本 Prop 公司發(fā)明防止老年人摔傷的安全氣袋等[4]，這類服裝還未投入到人們的日常安全防護(hù)中使用，老年人群對這類防護(hù)服接受度較低，主要因為產(chǎn)品不符合日常穿著者的實際需求, 服用性較差且價格偏貴的原因[5]。

綜合以上情況，本文基于服裝設(shè)計結(jié)構(gòu)、面料、色彩3要素以及結(jié)合摔倒檢測算法設(shè)計一款適合老年人日常穿著的防摔智能服裝。通過真人實驗對檢測算法的正確性進(jìn)行實證研究，創(chuàng)新點在于將防摔和預(yù)警2種功能融合，以期推動老人防摔智能服裝的設(shè)計開發(fā)。

1 防摔檢測與預(yù)警

1.1 防摔檢測概述

目前摔倒檢測算法已有大量的學(xué)者進(jìn)行研究，可將現(xiàn)有的檢測算法歸為3個類別：①采用可穿戴式傳感器，采集人體姿態(tài)、運動加速度進(jìn)行檢測[6-8]；②基于視覺傳感器檢測，通過安裝視頻監(jiān)控或者體感攝影機，從視頻中提取人運動行為信息或者骨干信息來進(jìn)行檢測[9-12]；③環(huán)境感知檢測方式， 在老人正?；顒訁^(qū)域中放置傳感器，通過監(jiān)測目標(biāo)發(fā)出的聲音以及碰撞地面時發(fā)出的震動來對摔倒的動作進(jìn)行檢測。采集人體姿態(tài)的可穿戴式傳感器在長時間的使用過程中存在“漂移”的現(xiàn)象[9]，導(dǎo)致檢測誤差，需要校準(zhǔn)。使用視頻監(jiān)控或者體感攝像等方法限制了老年人的活動區(qū)域，且易受物體遮擋導(dǎo)致無法正常檢測。本文根據(jù)摔倒行為發(fā)生幅度變化的劇烈程度進(jìn)行區(qū)分檢測。

1.2 人體信息提取

首先進(jìn)行人體模型的簡化，模型簡化如圖1所示。將人的骨干視為連桿，活動關(guān)節(jié)視為一系列旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)的組合，其中人體的髖關(guān)節(jié)有3個旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)組合而成，如圖1中(a)所示LEG_J0、LEG_J1、LEG_J3。膝關(guān)節(jié)由1個旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)組成，將人體簡化成雙足模型形式，如圖1(b)所示。

圖1 人體模型簡化

1.2.1 姿態(tài)信息提取

如圖2所示建立描述人體姿態(tài)的坐標(biāo)系，定義繞x軸稱為pitch角，繞y軸旋轉(zhuǎn)的稱為yaw角，繞z軸旋轉(zhuǎn)的稱為roll角，分別描述了人體姿態(tài)的俯仰信息、側(cè)方向運動信息和運動正方向信息。

圖2 人體坐標(biāo)系

人體在正常運動過程中，roll角跟隨著人體運動的方向時刻在改變。當(dāng)人體朝前或朝后發(fā)生摔倒時，pitch角瞬時發(fā)生大的跳動。當(dāng)人體發(fā)生側(cè)摔時，yaw角瞬時會發(fā)生大的跳動。因此當(dāng)人體發(fā)生摔倒時，姿態(tài)角的變化可以作為摔倒行為的識別方式之一。但是考慮到生活情景的復(fù)雜，當(dāng)人體做一些相關(guān)關(guān)節(jié)鍛煉時，或者整個摔倒過程發(fā)生比較緩慢時，存在誤檢的情況，基于姿態(tài)變化的識別方式可作為輔助檢測的方式。在本方案中姿態(tài)信息的采集選用六軸陀螺儀模塊，能夠測量x、y、z的角度和加速度。

1.2.2 關(guān)節(jié)信息提取

關(guān)節(jié)信息主要指的是關(guān)節(jié)旋轉(zhuǎn)角度的信息，膝關(guān)節(jié)的轉(zhuǎn)動能夠描述膝關(guān)節(jié)以上部分與腿部的關(guān)系。而描述人體上半身與下半身則需要檢測髖關(guān)節(jié)LEG_J2的角度的變化，通過檢測這2部分關(guān)節(jié)的角度信息，可判斷大部分腳接觸地面時人體的運動行為，結(jié)合角度的信息可以區(qū)分站立和非站立的動作行為。關(guān)節(jié)旋轉(zhuǎn)的角度可使用編碼器進(jìn)行測量，通過累計編碼器的脈沖數(shù)值換算成對應(yīng)的角度。在本實驗方案中使用絕對編碼器采集角度信息，將2片柔性的長條在膝關(guān)節(jié)處連接，編碼器與其中的1片相對固定安裝，并且與另一片在連接處的軸相連接，2片長條緊貼褲子，如圖3所示，膝關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)動時2片長條也會相對轉(zhuǎn)動。

圖3 關(guān)節(jié)角度信息提取

絕對編碼器數(shù)值與角度可根據(jù)式(1)進(jìn)行換算。

angle=value/value_max×360°

(1)

式中：value為當(dāng)前絕對式編碼器的數(shù)值，value_max為其量程的最大值，其與編碼器的構(gòu)造有關(guān)。

1.3 摔倒檢測算法

摔倒過程迅速發(fā)生，動作幅度較大，這類動作往往會造成較大傷害，但是這種摔倒的方式也更容易察覺，通過檢測3個方向上的加速的變化，也是目前常見摔倒的檢測方法，即計算x、y、z3個方向加速度ax、ay、az的和。不管朝哪個方向發(fā)生摔倒，這個值將會發(fā)生較大的跳動，但是僅僅根據(jù)加速度的跳動無法完全確定摔倒動作是否發(fā)生，當(dāng)快跑或是下蹲時，合成加速度也會發(fā)生較大的跳動，此時容易造成誤檢測。

(2)

下蹲、快跑、前摔時的加速度及角度變化分別見圖4～9。

圖4 下蹲合成加速度變化

圖5 下蹲角度變化

圖6 快跑合成加速度變化

圖7 快跑角度變化

圖8 前摔合成加速度變化

圖9 前摔角度變化

快跑時或是下蹲時發(fā)現(xiàn)其姿態(tài)角度的變化并不大，因此將角度的變化作為各個方向上的加權(quán)因子。重新定義合成加速度a′，a′的計算見式(3)：

(3)

加權(quán)因子的計算如見式(4)：

angle1=pitch;angle2=yaw;angle3=roll;

fi=Δanglei,i=1,2,3

(4)

為了減少數(shù)據(jù)抖動的影響，將采集姿態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行“加窗”處理，即將一定范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行平均值處理，如下圖所示是window_width=10，window_width=25，window_width=50數(shù)據(jù)處理效果。

圖10 數(shù)據(jù)平滑處理

通過加窗處理能夠使數(shù)據(jù)變得平滑，同時又能夠反映數(shù)據(jù)的真實變化趨勢，減少數(shù)據(jù)抖動帶來的影響，但是相對實際情況會有所延時，考慮到串口波特率為115 200 Hz，即使50幀10字節(jié)的數(shù)據(jù)，通訊時間不過0.035 s，這個延時只在啟動時產(chǎn)生，后續(xù)不存在延時現(xiàn)象，因此加窗處理可行。通過將姿態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理后，使用式(3)重新計算3種行為的合成加速度的變化，如圖11～13所示。

圖11 下蹲合成加速度變化

圖12 快跑合成角加速度變化

圖13 前摔合成角加速度變化

使用式(3)計算得到的合成加速度的變化能夠明顯地將摔倒時的情況和下蹲、快跑的動作進(jìn)行區(qū)分，而僅僅使用式(2)無法將摔倒的動作和快跑的動作進(jìn)行區(qū)分。

對于動作幅度較小的摔倒行為，合成加速度值很小，不能夠被捕捉。需要結(jié)合其他的方式進(jìn)行識別，通過采集的關(guān)節(jié)角度信息，提取出其中的特征信息用于訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)算法，機器學(xué)習(xí)算法流程如圖14所示。

圖14 機器學(xué)習(xí)算法流程

提取的特征信息作為分類算法的輸入，通過數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括將異常值的清理、特征選擇、歸一化等操作加快分類算法模型的收斂時間。訓(xùn)練階段用于訓(xùn)練模型，所用數(shù)據(jù)稱為訓(xùn)練集，訓(xùn)練階段目的在于訓(xùn)練模型以達(dá)到最優(yōu)的分類結(jié)果，測試階段使用訓(xùn)練階段訓(xùn)練好的模型對測試集數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。k近鄰是一種常用的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，分類的原理是基于距離的度量找出訓(xùn)練集中與測試樣本最靠近的k個樣本，通過這k個鄰居的類別來進(jìn)行預(yù)測，從中選擇這k個樣本中出現(xiàn)最多的類別標(biāo)記作為預(yù)測的結(jié)果。距離的計算采用歐式距離公式計算，如式(5)所示。

(5)

其中x，y分別代表待分類樣本與已知樣本同名特征值。特征選擇2個膝關(guān)節(jié)的角度及姿態(tài)角度，6個特征值見表1。

表 1 特征值

1.4 系統(tǒng)硬件實現(xiàn)

主控制器采用單片機(型號stm32f407VGT6)，該單片機是基于高性能的ARM Corex-M4 32位內(nèi)核，運行頻率高達(dá)168 MHz，支持所有ARM單精度數(shù)據(jù)處理指令和數(shù)據(jù)類型，可根據(jù)項目的需求擴展相應(yīng)的外設(shè)，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的采集和處理，將處理后的數(shù)據(jù)打包發(fā)送至PC端或是手機端，本方案硬件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框如圖15所示。

圖15 硬件系統(tǒng)軟件

1.5 系統(tǒng)軟件實現(xiàn)

下位機軟件系統(tǒng)設(shè)計需要考慮實時采集人體的多項信息，需要系統(tǒng)分時切換各個任務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集與發(fā)送，通過搭載u/cos-III實時系統(tǒng)內(nèi)核完成任務(wù)的分時調(diào)度，通過分配任務(wù)的優(yōu)先級決定任務(wù)的重要性發(fā)送打印任務(wù)、按鍵任務(wù)，如圖16所示。根據(jù)方案要求分為姿態(tài)采集任務(wù)、數(shù)據(jù)處理任務(wù)。

圖16 下位機軟件系統(tǒng)

上位機通過使用MatLab編寫串口數(shù)據(jù)接收程序，將下位機通過藍(lán)牙發(fā)送的數(shù)據(jù)進(jìn)行接收和進(jìn)一步處理。將角度和關(guān)節(jié)信息用于繪制人體模型的運動，同時將采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到訓(xùn)練樣本，用于訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)摔倒檢測算法。另一方面求解合成加速度信息用于摔倒的檢測。

2 老年人防摔檢測智能服設(shè)計

2.1 結(jié)構(gòu)設(shè)計

從人體工效學(xué)的角度，服裝可以借助結(jié)構(gòu)設(shè)計達(dá)到一定的安全防護(hù)。隨著年齡的增長，老年人身體機能也會隨之下降，出現(xiàn)身體形態(tài)變化、腿腳不靈活、穿脫不方便等問題，所以在防摔服裝的結(jié)構(gòu)設(shè)計中，要同時考慮防護(hù)作用和舒適性，服裝的結(jié)構(gòu)盡量以寬松型為主?？梢圆捎肏型和O型的服裝廓形，便于老年人穿脫，且可以采用對襟式或者拉鏈?zhǔn)降姆b形式[13]。

2.2 面料選擇

面料在實現(xiàn)服裝防護(hù)功能和生理舒適功能方面也起著很大的作用，通過查閱資料發(fā)現(xiàn)目前市場上的防摔服裝在面料選擇上主要以防水、透氣、耐磨、防護(hù)這幾個方面的性能為主。面料成分主要有錦綸、滌綸等，此外護(hù)具是專業(yè)防摔服的核心，主要用在肩部、肘部、側(cè)腰、胸腰椎、盆骨、髖關(guān)節(jié)、膝蓋處等部位[14]。老年人防摔智能服裝主要是日常穿著，所以不僅要考慮面料是否具有減震耐磨的效果，也要考慮面料的柔軟度和著裝舒適性。

2.3 色彩選擇

色彩在功能服裝的運用上具有生理及心理性功能和視覺效果功能。隨著老年人年齡的增長，外貌、體型、心理以及審美水平都會發(fā)生一定的變化[14]。服裝配色必須滿足年齡段人物的需求，現(xiàn)今老年人退體后會選擇多參與社會活動，活動的增加會使老年人更加注重自身的形象，故而注重自己的穿著和服裝的色彩?？梢酝ㄟ^分析老年人喜愛的顏色以及結(jié)合其膚色特征較為準(zhǔn)確地找到老年人的色彩需求[15]。

2.4 傳感器與服裝的結(jié)合

主要運用拼接的手法，在最常見的幾個易摔傷部位拼接減震耐磨的面料，再嵌入關(guān)節(jié)角度測量模塊，使其同時具備檢測和防摔的功能。關(guān)節(jié)角度信息測量采用AD轉(zhuǎn)化器采集隨關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)動電阻的電壓值變化，通過映射關(guān)系得到角度變化，以減小采集模塊的尺寸。檢測報警方面通過嵌入處理器中的藍(lán)牙模塊實時發(fā)送人體數(shù)據(jù)至手機APP，結(jié)合GPS定位技術(shù)將老年人摔倒的信息和具體的地理位置發(fā)送到監(jiān)護(hù)人手機上，讓監(jiān)護(hù)人能第一時間知道穿著者的身體狀況，及時采取救助措施，保護(hù)老人的生命安全。

老年人防摔檢測智能服設(shè)計及傳感器嵌入位置見圖17。

圖17 老年人防摔檢測智能服設(shè)計

3 實驗數(shù)據(jù)與分析

為了驗證本文提出的摔倒檢測算法的有效性，模擬日常行為動作：前摔、側(cè)摔、快跑、下蹲4個行為，每個行為重復(fù)進(jìn)行50次實驗，一共采集200組實驗數(shù)據(jù)，將動作發(fā)生后的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，其中的80%作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，其余作為測試數(shù)據(jù)，使用k近鄰機器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行訓(xùn)練，得到的日常行為檢測試驗結(jié)果見表2。使用合成加速度的算法進(jìn)行實時監(jiān)測得到日常行為檢測結(jié)果見表3。

表2 日常行為檢測實驗結(jié)果

表3 日常行為檢測結(jié)果

從表2可以看出，準(zhǔn)確率和精準(zhǔn)率都是1，表明4個動作都能夠被準(zhǔn)確的識別和區(qū)分。但是這種檢測在動作發(fā)生過程中容易誤判，動作與動作之間的行為，即動作的過渡階段不能夠有效區(qū)分。從表3可以看出，使用新的合成加速度公式能夠檢測出摔倒行為的發(fā)生，相較于文獻(xiàn)[6]有所提升。利用合成加速度檢測摔倒行為的準(zhǔn)確率取決于合成加速度閾值的大小，實驗中使用合成加速度閾值為1.5g，g=9.8 m/s2，為重力加速度，未成功檢測出的摔倒行為，其值大于1g，其值仍大于上述非摔倒的行為，非摔倒行為合成加速度的大小分布在(0.1,0.8)區(qū)間范圍內(nèi)。閾值大小的選取還需要綜合考慮其他的日常行為因素影響。

4 結(jié)束語

本文針對老年人易摔倒造成損傷的問題，設(shè)計開發(fā)出一種具有防摔檢測的智能服裝，主要從2個方向進(jìn)行研究。一是通過對人體模型中姿態(tài)信息與關(guān)節(jié)信息進(jìn)行提取建模，得到相應(yīng)數(shù)據(jù)。利用立體坐標(biāo)軸中3個方向上加速度的變化情況，將人體數(shù)據(jù)代入進(jìn)行算法訓(xùn)練，并將數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理，以提高算法精確值。依據(jù)算法提取的C1～C6的特征值，將相關(guān)數(shù)據(jù)代入stm32f407VGT6單片機，并利用下位機軟件進(jìn)行代碼編譯與燒錄。二是針對服裝本體的設(shè)計從結(jié)構(gòu)設(shè)計、面料選取、色彩選擇、硬件與服裝的結(jié)合等方面入手，在滿足相應(yīng)防摔倒功能的同時，改善服裝穿著舒適度及滿足老人的心理安全感。

經(jīng)過多組測試，該防摔智能服裝針對快跑及下蹲的識別準(zhǔn)確率及精確率均達(dá)到100%；對前側(cè)摔倒及側(cè)面摔倒的準(zhǔn)確率分別為98.7%和97.2%，具體閾值可通過實際穿著時相關(guān)情況進(jìn)一步調(diào)整，此外通過在上位機中根據(jù)姿態(tài)信息和關(guān)節(jié)角度信息構(gòu)建的人體運動模型，監(jiān)護(hù)人員可根據(jù)該模型的運動情況確定是否需要進(jìn)行救助，可滿足老人日常防摔倒需求。后續(xù)需采集更多老年人日常行為動作數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)庫，作為訓(xùn)練的樣本達(dá)到更為準(zhǔn)確的檢測。