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平衡车太贵买不起？手把手教你做一辆（教程只发一遍）
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自我上次发布博客后已有数月，而上个月我终于整理好我的工作记录可以在这里发布了。我的第一台自平衡机器人和自平衡单片机成功后，我就想做个自己能骑上去的全尺寸版本，就像赛格威平衡车那样。最后我决定和我一个好朋友，在丹麦科技大学一块上过课程的Mads Friis Bornebusch一块制作。机械结构它的主要结构是一块菱形花纹铝板，尺寸为500x360x7毫米，用以放置马达。给定的限制宽度让它通过一扇普通的门不成问题。它的动力来源是两台MY瓦24伏12.6纳米有刷直流电机（译者注：作者本人选择了我国浙江出产的电机，鉴定为尤耐特电机制造，商品链接细节有说明）。因为急需，所以我从德国把它们订购回来。你们大可以花很少钱直接从中国订购。下图是我们在铝板上钻出供8毫米螺栓固定的洞眼。注意要打埋头眼，那样洞眼就与铝板表面平齐。建议使用保险螺母，那样的话螺栓不会走位，用乐泰胶水（一种厌氧粘合胶，可百度之）代替亦可。「菱形花纹铝板，已预备好安装电机」「带轴的电机」「埋孔螺栓」「栓在框架上的电机」钻了四个10毫米暗孔，用以在框架中央栓住两个SKF Y型轴承。在它们当中，放置了一条300毫米长0.5英寸口径钢管，并作了一些修整，使之与25毫米轴承吻合。「修整钢管」「组装完成」在钢管末端盖子里，用环氧树脂封装有一个10千欧电位计，用以读取操纵杆的位置。然后电位计就被栓在一个铝支架上，而铝支架则螺接在铝板上我们钻的孔里。在钢管另一端则接在90度的支架上。注意，因为在测试中杆子折了，我们在杆子末端里焊了一根铁条。所有的管子都是0.5英寸口径，在当地商店就能轻易取得。「控制机构的电位计」「90度支架」1050毫米长，一端带有T型结构的操纵杆装在90度支架的另一端，两个带封口180毫米长的部分用作把手。我在此缠上一些自行车用胶带，增加握把的舒适感。从旧洗衣机上拆下的两条弹簧连在了框架边缘和操纵杆230毫米高处之间，使操纵杆永远能中心归位。用管钳固定确保两条弹簧松紧程度相同。「弹簧结构」在把手上安装了一个紧急制动按钮，和电机控制重设引脚相连。这个安全装置是必需的，当释放按钮时，电机将停转。「紧急制动按钮」我们自制了个电机轴来连接轮子与电机。 电机轴轮轴3D透视图在下图所示（一些移动设备或浏览器可能不支持）。注意轮轴延伸出来的圆柱体是用来作为增强结构，和电机轴是吻合的。我们担心负载会压垮电机内部零件，就做了这玩意出来。可在Github共享库中得到3D设计图。「完成的电机轮轴」电子元件部分主板的核心是一块5伏工作电压的16兆赫Arduino Pro Mini。它以500赫兹频率读取分析MPU-6050微处理器、三轴加速计和陀螺仪的数据，用以估算角度。测量数据用我之前写过的卡尔曼滤波算法融合分析。接着它利用算出的角度作为变量输入手动调谐PID控制器，得到脉宽调制输出量，用以保持机器平衡。微控制器上也连接了一个蓝牙SPP模组，用以和安卓手机上我写的一个应用交互。在LM324操作放大器上面的两个输入口用作缓冲，接收来自紧急制动开关的信息。因每个电机控制重设输入口上都有个20千欧制动电阻，放大器就成为必须（译者注：它将停止信号放大到控制板能够识别的程度，如果没有20千欧电阻，随随便便的电流杂讯就能把不该停的自平衡车停下来）。二极管D1则确保微控制器无法将信号输入到电机控制板上的紧急制动口。接着，电池电压测量信号也占用一个输入口。一个输入端用作逆向放大器，用以放大来自操纵杆电位计的信号。10千欧电位器用作调整电压输出知道它大致接近2.5伏。电路也连上了蜂鸣器作为基本用户反馈，在机器启动或电压太低时作为提醒。发送信号往两个电机控制板的信号头也是可用的。「主板电路图」下图是完成的PCB板图片，留心MPU-6050微控制器是固定在双面泡沫胶上面的，用以减少震动。「蚀刻PCB」「即将完工的主板」你需要两块大功率电机控制板来控制电机运行，而我们用的则是Polulu大功率电机控制板，工作电压24伏，最大电流23安。每个控制板都能在23安持续电流下无散热片工作，但我们仍装上散热片确保它们能正常工作，因为据规格参数所示电机峰值电流能达到26.7安。经过这样处理，电机控制板甚至没有发热现象。「电机控制板正面」「电机控制板背面」要控制电机，你只需将脉宽调制信号接入PWMH（脉宽高频）通道，用DIR输入控制方向。这样你只用两个引脚就能轻松控制小车。留意在最后设定上不会用到PWML（脉宽低频）通道。另外，电机控制板上有两个故障信号显示器，即FF1和FF2。在重设引脚输入信号可重设电机控制板–当紧急制动按钮释放时。最后它也作用于电流传感输出，将传感器引脚焊接上PCB板就能使用。更多信息请参阅产品页面。用这一款电机控制板，我能直接用微控制器输入/输出信号控制，比起其他类型电机控制的串行界面强多了。与其用慢速的串行通信，我还不如用微控制器直接在引脚输入信号。同时请注意，微控制器和电机用同样的电池组而共地。如你要为微控制器用独立电源驱动，还是需要焊接一条地线。下图是安装散热片前后的电机控制板。留心我们在用长螺栓固定安装散热片在电机控制板之前，切掉场效应管上的散热片改敷以散热膏。「电机控制」「带散热片的电机控制板」我们的设计用三块3000毫安时6芯锂聚合物电池并联成总电量9000毫安时的电池组驱动所有部分。我还没做严格的续航力测试，但它们看起来也表现不俗，从早上10点到下午4点只用了两个电池组。锂聚合物电池最高电压是25.2伏（每块电芯4.2伏），你不能就这样直接接入Arduino Pro Mini板的VIN/RAW端。我们先用个LM2596降压稳压模块将其降至8伏，再用PCB板上的7805稳压模块降至5伏。用足量焊锡焊好接触节点是很重要的，它们因此能承受大功率运行环境。下图是自制的并联导线，我还是第一次在10号美制导线上下功夫。三条12号美制导线一端焊接起来，再用一条线捆扎固定起来。另一头也如法炮制。最后用一条导线扎在整个节点上，并赋以焊锡焊接。整个过程你需要用到一个不错的电烙铁和大烙头来反复焊接节点。「前接口及热缩管」「电池导线完成图」下图是自制并联三节电池组。三个XT60母接口连接两块电机控制板和LM2596降压稳压模块。「电池接上并联导线」完成的PCB板随即装入机器底部的电器元件箱，箱子用双面泡沫胶固定，以减少对MPU-6050微控制器的震动。「内部搭载电子元件近貌」「机器底部」「机器全貌」「我，驾驶中」程序代码由自平衡Arduino板代码/tkjelectronics/Balanduino所启发写成的代码，程序基本结构基本相同。代码以C/C++语言为基础，用Arduino库文件和函数写成，包括了Wire(I2C)库文件和计时函数millis及micros。（译者注：自平衡车要求的时间控制精度达到了毫秒和微秒级，看函数词根可知一斑。） 代码循环流程图如图所示。首先微控制器由接上电池的LM2596稳压模块供电，接着它有个初始输入，用以激活读取紧急制动按钮实时状态功能。随后，它将输出信号和蜂鸣器连线，读取EEPROM不同变量，包括PID值、卡夫曼运算结果等。当它检测到需要复位的EEPROM值（那是因为其中的变量对结构配置增减导致数据结构变化），它就启动蜂鸣器1秒，然后处理下面流程。下一步是初始化UART（通用异步接收/发射器）到57600波特率。连接到电机控制板的引脚将MPU-6050设定取样频率500赫兹，设定加速计范围在正负两倍重力加速度之间，陀螺仪范围正负250度每秒。接着它校正操纵杆，启动蜂鸣器100毫秒，初始化计时器。现在进入主要循环。如流程图所示，只要电不停，车就一直跑。第一步是检查电机控制板上是否有判断信号引脚输出高电平，意味着哪里出错了。这种情况下，蜂鸣器启动提醒用户有故障发生。下一步是检查是否有新的惯性测量数据。配置好MPU-6050，如有新的测量变量，它会用将INT引脚锁定高电平。如没有新的惯性测量数据，程序则检查串口是否有新数据，用以配置PID值、卡夫曼计算变量、运行总量等。有新数据的话，程序将读取传感器返回数据，用卡夫曼滤波算法计算角度。接着它读取操纵杆电位计数据，检查自平衡车是否垂直，紧急制动按钮闭合。不属这种情况的话，意味着机器摔倒了，或是用户放开了按钮。于是，它关闭电机。正常情况下，它会用PID控制器计算电机所需脉宽信号值。（译者注：用以维持自平衡车保持平衡的补偿动力。）给机器运行一个量，只要简单增加一台电机脉宽值，然后减去另一台。这个值来源于操纵杆上的电位计。这部分的程序片段在PID.cpp内可以找到。最后检查电池电压，电压过低时则启动蜂鸣器。然后完成一次循环，重新开始。这整个硬件和自平衡Arduino板之间的关键差别是在全尺寸版本上没有译码器，实际上它不能完全靠自己平衡。同样，估计小车的速度变得困难。作为替代，用电机脉宽信号量计算能估计个大概。这个功能在车速增加时使车体向后倾斜，防止小车摔倒。通过身体前倾/后仰就能简单控制小车往给定的方向运动，往两边倾斜操纵杆则为转弯。全部源代码在/Lauszus/BalancingRobotFullSize可以找到。 安卓应用我写了个安卓应用，用以方便调整PID值，及获取机器运行数据。下图是安卓应用概略图。第一个画面中，用户在特制速度计内会看到电机运转电流、转速、电量、运行时间，以及脉宽调制值等数据。下个屏幕中，用户能够调节PID值、标定角度、及调节小车速度上限。第三个画面显示地图实时位置，由安卓设备内置的GPS模组获取数据。第四及最后一幅图显示用加速计、陀螺仪和卡夫曼滤波算法计算得知的实时倾角曲线。它同样允许用户对卡夫曼滤波算法系数进行调整。微控制器与安卓应用之间通过蓝牙进行交互。为使数据准确解析，需要实行一套传输协议格式，包括一串字符串常量开头，一个字节表示指令及一个字节表示其后的数据长度。在数据之后是简单校验，用异或算法对除文件头以外的每个字节进行运算。关于传输协议的一系列代码可参阅：Protocol.cpp,BluetoothChatService.java及BluetoothProtocol.java。手机安装在操纵杆上简单扣住的智能手机端口上。「手机应用屏幕截图」展望与改进第一个是要替换现有轮胎，那些硬橡胶轮胎。我相信如果换上充气轮胎效果会更好，在坎坷路面能减震不少。接着我想装上一些译码器，使之能够平衡自立，而我因此就能遥控它了，不错吧！这么一来，我就能精确测量小车的速度，而不用靠脉宽调制值来间接计算了。同时，这应该能让它运转得稍微畅顺些。倘若需要重新制造小车，我会考虑为操纵杆设条槽，那么在小车不慎摔倒时操纵杆就不会直接装到地面。将操纵杆握把设计为可拆卸的就更棒了，那样可方便运输。我也考虑过将紧急制动开关用类似体重开关机构代替，这样一来开车时就不用一直按着紧急制动开关了。（译者注：只要一下车，总重量减轻，车子就会停止，那就算开车玩撤把也是小开司了。）升级电机也是蛮重要的改进。现有电机功率不及赛格威，后者每个电机功率达到1500瓦，在恶劣地形能很好操控，速度也快。选择无刷电机会使驾驶畅顺不少。最后一步，我仍需为电池和电机控制板进行封装，确保防水及防物理损坏。补充，我还要造一些电机控制板，原有的那些已经破了两次了。第一次集成电路连带上面的标识都被刮掉了，接着第二次其中一个场效应管罢工了。我本可以换个场效应管就了事了，但还是买了个新的电机控制板。杯具的是那玩意儿不开源，板上的集成电路身份标识不明！当驾驶时，那电机控制板压根就没发热，我就怀疑它是否有设计缺陷。如果确定Pololu能弥补这个缺陷，将设计开源的话，那我就建议使用它们，但现阶段你还是该小心处理这类问题。如有疑问和意见，敬请不吝赐教。需要什么细节部位图尽管提出，我会随即补上。零件清单MY瓦, 24伏, 12.6纳米直流有刷电机SKF Y型轴承，你需要在口径0.5英寸钢管内做个25毫米接口，使之与轴承吻合。口径0.5英寸钢管（各大五金店均有发售），90度支架、T型支架和三个管子封口也需入手。3.00-8尼龙轮胎（直径约340毫米，宽度75毫米），是我从一辆旧摩托车上卸下来的。电机轮轴，尺寸大小取决于你用的轮子。紧急制动按钮，可用任何瞬动式开关代替。电机控制板，注意每台电机一个！电机控制板用散热片。电池，还有锂电池充电器。电池警报，试驾时有了它就能确保不会欠压运行损坏电池。工作电压5伏的Arduino Pro Mini板，工作频率16兆赫。MPU-6050微处理器12号、16号和22号美制覆硅树脂导线，其中12号导线用于电机导线。XT60转接口准备各种尺寸散热管，以防各种类型短路发热。螺栓和相应的螺母。LM2596降压稳压模块。蓝牙SPP模组。智能手机外接口（坞站）。两条弹簧，从旧洗衣机上面拆下。操纵机构上使用的10千欧电位计。电气元件箱。（BOCUBE IP67型号，B 080805 ABS 7024）用来装载所有元件的PCB板。自封扎带，用作最后整理线材。微信号：DLCHOME
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基于MPU6050加速度传感器的跌倒检测与报警系统设计14
第38卷第4期2015年8月；电子器件；ChineseJournalofElectron；Vol.38No.4Aug．2015；DesignofFallDetectionSys；ZHUOCongbin1，YANGLongpin；（1．Instituteofcommunicat；2．BeijingHospital，Beijin；Abstract：Through
第38卷第4期2015年8月
ChineseJournalofElectronDevices
Vol.38No.4Aug．2015
DesignofFallDetectionSystemBasedonMPU6050AccelerationTransducer*
ZHUOCongbin1，YANGLongpin2，ZHOULin1*，LUODan1
（1．Instituteofcommunicationsoftware，ChongqingUniversityofPostsandTelecommunications，Chongqing400065，China；
2．BeijingHospital，Beijing100730，China）
Abstract：Throughanalyzingthechangeofthemotionstate（SVM）andtheattitudefeaturesofdifferentstageofelderly
people’sactivitiesofdailylifeandfallingdown，afallingdetectionsystemisdesignedbasedonMPU6050accelerationtransducer，whichiswearable．Itsamplesusers’accelerationvaluesandtransmitstocomputerthroughwirelesstechnolo-gy（HC－60Bluetooth）．UsingMATLABsimulationtooltoanalyzetheaccelerationvaluesandfindtheirdifferencesetsupdifferentfalldetectionthresholdwithdifferentstageofelderlypeople．Finally，experimentalresultsshowthatthealgo-rithmofsettingdifferentfallingdetectionthresholdtodifferentageshasahigheraccuracyandpracticability．Keywords：falldetection；MPU6050accelerometers．TIF；SVM；GSM；HC－60bluetoothEEACC：E；7510Ddoi：10．3969/j．issn．．1
基于MPU6050加速度传感器的跌倒检测与报警系统设计
卓从彬，杨龙频，周
（1．重庆邮电大学通信软件研究所，重庆．北京医院，北京100730）
摘要：分析不同年龄段老年人行为和跌倒状态变化（SVM）和姿态特征变化（姿态角），设计一种基于加速度传感器的跌倒检
测系统。使用MPU6050加速度传感器，通过无线传输（HC－06蓝牙模块）将采集到的数据传输到PC机上保存。通过MATLAB
辅助分析采集的不同年龄段老年人各种行为数据的差异性，为不同年龄段老年人设置不同的跌倒检测阈值。仿真实验证明对不同年龄段的老年人设置不同跌倒检测阈值的跌倒检测算法与其他同一类型的跌倒检测算法相比有到更高的准确率和实用性。
关键词：跌倒检测；MPU6050加速度传感器．TIF；SVM；GSM模块；HC－06蓝牙模块中图分类号：TP212．3文献标识码：A文章编号：（21－05跌倒是指突发、不自主、非故意的体位改变，倒在地上或者更低的平面上。按照国际疾病分类（ICD－10）对跌倒的分类，跌倒包括以下两类：（1）从一个平面至另一个平面的跌落；（2）同一个平面的跌倒。跌倒是我国造成伤害死亡的第4位原因，而在65岁以上的老年人中则为首位。老年人跌倒死亡率随年龄的增长而急剧上升。跌倒除了导致老年人死亡外，还
如轻则导致划伤或者骨折；重则导致导致大量疾病，
昏厥、脑血管意外，甚至导致瘫痪。老年人跌倒后的
恐惧心理将降低老年人的活动能力，使其活动范围受
［1］限，生活质量降低。而跌倒所导致死亡的主要原因
及时通知亲人和急救中心是本文研究的重点。跌倒
检测技术的方法有很多，从信号采集的渠道进行分将跌倒检测技术分为3类：（1）基于视频的跌倒检类，
测系统；（2）基于声学的跌倒检测系统；（3）基于穿戴式的跌倒检测系统
。VaidehiV［3］等人利用安装在
室内的摄像头实时捕捉被观察者的静态特性：纵横比
（AspectVideo）和身体倾角（InclinationAngle），通过实验采集到的数据来确定纵横比和倾角的阈值，当被观察着的纵横比和倾角都超过相应的阈值时就视为
这种检测方法只适用于室内环境并且跌倒事件发生，
涉及到个人隐私泄露等限制。ChenDiansheng等
是老年人在跌倒后没有及时得到救治，而耽误了最佳的抢救时间。如何准确快速地检测到老年人跌倒并人，运用Freescale公司生产的三维加速度传感器MMA7260QT实时监测被观察者的三维加速度值，作
项目来源：基于物联网技术的呼吸、脉博异变及跌落的实时监测与报警的关键技术研究项目（）
收稿日期：修改日期：
822电子器件第38卷
者把跌倒过程分为3个阶段：跌倒发生到与地面接触之前；与地面接触的瞬间和跌倒在地面后。在这3个阶段分别以加速度和角度作为观察数据。通过仿真验证所设计的跌倒检测系统的灵敏度（Sensitivity）为97%，特异性（Specificity）为100%，其中灵敏度表示正确检测出跌倒的能力；特异性表示正确检测出正常行为的能力。但是该系统也存在一些缺点如：跌倒实验的原始数据是由22岁～26岁的年轻人为观察模拟跌倒对象。因此，测量的跌倒数据值可能比老年人跌倒时的实际值要偏大，并且作者没有对不同年龄段的老年人设置不同的跌倒检测阈值等缺点。通过总结和比较过去的研究成果对跌倒检测系统进行以下几点创新使得本文所设计的跌倒检测系统在可靠性和实用性都有所提高。首先，在硬件上面使用MPU6050加速度传感器，这是全球第1款9轴运动处理传感器芯片，能够更准确的检测人体的多种加速度变化来用于跌倒检测；其次，所选择的STC12C5A60S2单片机是一款高速/低功耗/超强抗干扰的新一代8051单片机，它的处理速度是普通单片机的8倍～12倍，提高了跌倒检测的准确度；最后，本文在跌倒检测算法上也有所创新，考虑到不同年龄段的老年人的各种行为
特征存在一定差异，所以本文在选择跌倒检测阈值时是根据分析大量不同年龄段老年人的各种行为特征，为不同年龄段老年人的跌倒检测算法选择不同的跌倒检测阈值，这样可以提高跌倒检测系统的准确率
本文所设计的跌倒检测系统与和实用性。综上所述，
之前的研究成果相比能够提高3%～5%的准确率，
而且具有更高可靠性和实用性。
耗/超强抗干扰的新一代8051单片机，该特性可以大大延长整个跌倒检测系统在一次充电后的使用时间。并且STC12C5A60S2单片机比普通51系列单片机的速度快8倍～12倍使得能够快速地处理MPU6050传感器采集的数据，从而提高跌倒检测系统的实时性和准确性。在跌倒时由GSM模块发送报警短信到绑定的亲人手机中求救
图1跌倒检测原理框图
首先MPU6050传感器模块采集人体的加速度通过SDA接口传送到STC12C5A60S2单片机值，
单片机接收到加速度数据后，运行存储在单片机中，
ＲOM存储器中的跌倒检测系统算法，如果判断出跌倒发生就产生一个中断，该中断函数激活GSM模块发生一条报警短信到被绑定的手机中求救，并且该中断函数也将激活蜂鸣器发出求救信号向周围人群请求帮助，从而实现跌倒后第一时间被救助
2跌倒检测算法设计
1系统架构设计
人体跌倒是由于身体不自主失去平衡的行为，在
跌倒的瞬间，人体的重力，加速度，位移和姿态等相
关量都会发生相应的变化。本研究课题结合人体在发生跌倒时的重力、加速度和姿态的变化来判断跌
系统主要由3大部分组成：可穿戴式的跌倒检测
GSM传输和监测中心，终端、如图1所示。可穿戴式的跌到检测终端由MPU6050加速度传感器、STC12C5A60S2单片机和GSM模块（BENQM22）组成。MPU6050传感器是全球首例9轴运动处理传感器芯片，它集成有三轴MEMS陀螺仪，三轴MEMS加速度计，以及一个可供扩展的数据运动处理器DMP（DigitalMotionProcessor）［6］，并且MPU6050传感器
不需要A/D转换器就可以直接的输出为数字数据，
传送到单片机中进行处理，这样可以减小系统的能
耗、误差和整个系统的体积。利用MPU6050传感器可以实时检测人体的三轴加速度和三轴角度的变化，这些人体特征的变化是用来判断是否有跌倒发生的有力证据。STC12C5A60S2单片机是由宏晶科技生产的单时钟/机器周期（1T）单片机，是一款高速/低功
倒事件，其中假设人体正前方为X轴方向，正左方为
Y轴方向，竖直方向为Z轴方向，如图2所示。
图2三维加速度方向图
第4期卓从彬，杨龙频等：基于MPU6050加速度传感器的跌倒检测与报警系统设计823
通过观察和分析采集到的志愿者跌倒数据，可
以跌倒的具体过程如下：首先，跌倒发生时人体的重力加速度az会有一个瞬间的下降过程，如图3所
Y轴代表重其中X轴代表采样时间（单位：ms），示，
力加速度值（单位：gn）；随后身体在与地面接触时
会与地面产生一个激烈的冲击，这个冲击表现为人体的运动状态值SVM会有一次突变，其中SVM为如式（1）所示；最后身体平躺在地面，此时人体z轴的角度接近0°，如图4所示：其中X轴代表采样时Y轴代表人体角度值（单位：°）。间（单位：ms），
、az分别代表人体三维加速度值
，式中，即三维加速度值，如图2标注所示。
跌到检测算法流程图
实验测试与结果分析
原始数据的采集
根据跌倒检测系统的原理，需要通过分析老年人日常生活中的各种行为，找出这些行为与跌倒行为的差异，这样一来可以获得跌倒检测算法中所需要的阈值。本文根据老年人的日常生活把他们在日
跌倒时重力加速度变化情况
常生活中的行为分为两部分：一部分是日常行为ADL（ActivitiesofDailyLife）；另一部分则是跌倒（FallDown）。把日常行为活动又划分成：水平行走、坐下、躺下、上下台阶、蹲下、慢跑和快跑（这种行为在老年人中很少发生，所以这种行为的原始数据不测）；
跌倒又可以划分成：向前跌倒、向后跌倒、向左跌倒和向右跌倒，具体结构图如图6所示。
图4跌倒时人体Z轴角度变化
当身体与地面发生激烈冲击过后，人体将躺在
地面或者坐在地面，此时人体处于一个相对静止的y、z轴的角度值这时可以运用此时人体的x、状态，
来判断人体的姿态。综上所述，跌倒过程中将要设置3个阈值分别是：重力加速度阈值Tgravity、运动状态阈值Tsvm和角度阈值Tangle，由于不同年龄段的老年人走路的方式有所差别，所以这3个阈值对不同的老年人所有差别，比如年龄比较大的老年人为了安全就应该把阈值设置得比年龄较小的老年人小。只有同时满足这3个阈值后才有可能发出报警信号。当系统检查到跌倒时会延迟30s时间等待用户确认是否发出求救短信，在30s后如果当事人没有解除报警，系统就会通过
GSM模块向监测中心（被绑定的亲人手机）发出求救信号，具体流程图为如图5所示。
老年人日常行为
本文结合所应用的跌到检测算法，选取60岁～
65岁、65岁～70岁、70岁～75岁和75岁～80岁4个年龄段的老年人作为日常行为活动（处于安全考虑，跌倒行为的原始数据不以老年人为采集对象）25岁～30岁、原始数据的采集对象。20岁～25岁、
30岁～35岁和35岁～40岁4个年龄段的青年人作为跌倒原始数据的采集对象（为了保证安全每一次跌倒都是特意地摔倒在厚度为约10cm的软垫上）。每一个年龄段分别选择男性和女性各5名，对每一个采集对象的上述图6中行为各采集2min左右。
电子器件第38卷
正常行为的数据采集结果
通过MATLAB仿真工具把采集到的数据绘制出，采集时间（单位：ms）；Y轴为向前跌倒时采样数据的SVM值（单位：gn）
这里列出不同年龄段的老年人在水平行走时的三维加
如图7和图8所示，其中X轴为数据速度值和SVM值，
采集时间（单位：ms）；Y轴为水平行走时采样数据的
SVM值（单位：gn）。从图中可以看出年龄越大在行走时，三维加速度值变化就越平缓且SVM值就越小
图1030岁青年向前跌倒的SVM
值随时间的变化图
图762岁老年人水平行走时的SVM
值随时间的变化图
图1138岁青年向前跌倒的SVM值随时间的变化图
从上面的图形可以看出，在不同年龄段的年轻
人的跌倒行为大致相同，在跌倒在地之前SVM值有一个瞬间的减小，这是因为在摔倒时人体的重力加速度有一个瞬间的减小。从图中可以看出在身体与此时SVM值有一个地面接触时与地面有一个冲击，
瞬间的增大。冲击过后身体保持不动，此时SVM的值变化较小。
比较不同年龄段年轻人的跌倒SVM值可以看出他们的最大SVM值有明显的不同：30岁年轻人跌倒的最大SVM值为1．72gn；38岁年轻人跌倒的最大SVM值为1．55gn。这种不同与不同年龄段的
84岁老年人的水平行走的SVM值随时间的变化图
图873岁老年人的水平行走的SVM
值随时间的变化图
下面通过不同年龄段的老年人在相同行为的SVM均值进行对比，如表1所示。
不同年龄段的老年人在各种行为下最大SVM的均值
采样对象的年龄
62岁63岁75岁84岁84岁91岁
水平行走1．841．51．41．391．31．3
行为活动上台阶1．851．831．651．251．31．3
下台阶1．81．781．71．51．521．5
蹲下1．521．31．251．21．251．2
坐下1．451．41．351．311．31．22
老年人的日常行为（如图7～图9所示）的最大SVM值不同相符合。所以这两个的一致性说明了不同年龄段的老年人的跌倒检测算法的阈值应该不一样，这证明了本文提出的最后一个创新点的正确性。
从上面的图形显示同一种行为在不同的年龄段老年人所表现出不同的SVM值，年龄越大在相同的行为时更加缓和。比如：上台阶时62岁老年人的SVM最大值为1．8gn，而84岁老年人的SVM最大值为1．25gn；水平行走时62岁老年人的SVM最大而84岁老年人的SVM最大值为1．6值为1．87gn，
gn；坐下时62岁老年人的SVM最大值为1．43gn，而84岁老年人的SVM最大值为1．26gn。所以在不同年龄段应该有不同的SVM阈值来判断跌倒。由于本次试验的年轻人是跌倒在厚度为约10cm的软垫上，所以真实跌倒时身体与地面的冲击将比试
3．3跌倒行为的数据采集结果
与正常行为的数据采集一样，以年轻人为采集
对象来模拟跌倒行为的发生。下面给出两个年龄段跌倒的运动状态SVM值（这里只提取出跌倒发生前后过程中的SVM值），如图所示，其中X轴为数据
第4期卓从彬，杨龙频等：基于MPU6050加速度传感器的跌倒检测与报警系统设计825
验跌倒时的冲击大，因而跌倒时的最大SVM值将比
试验时的最大SVM值大。这里结合所采集到的不同年龄段的年轻人在模拟跌倒时的数据，得出不同
如表2所示。年龄段的老年人的不同阈值，
不同年龄段设置的跌倒阈值
Tgrivaty/gn0．500．540．600．70
1．901．851．801．60
Tangle/（°）
研究，分析日常行为与跌倒行为的差异性，设计出针
获得对不同年龄段设置的不同阈值的跌倒检测系统，了较高的准确率。随着我国人口老龄化趋势的加剧，该装置为老年人以及相关需要的人群提供穿戴式的
设计。一方面，保护了使用者的隐私；另一方面，降低了老年人怕跌倒而不敢外出的恐惧，为老年人的生活带来了便利和健康。但是本文所设计的跌倒检测系如：在采集跌倒的原始数据时是以年统也存在不足，
轻人为采集对象，因为老年人的跌倒与年轻人的跌倒所以对阈值的选择带来一定的影响。有差异，参考文献：
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2011．局，
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82．测及跌倒检测系统［
老年人的年龄段/岁
65～～8080～85
5系统仿真与分析
本文通过MATLAB模拟不同年龄段老年人的跌
应用表2中不同年龄段的跌倒算法阈值，对倒行为，
100组数据（其中有10次跌倒行为）进行重复检查10
次。这里通过两个参数来判断这个系统的性能，分别TP）和False是：TruePositive（跌倒发生时准确报警，Positive（跌倒未发生时报警，FP）。检查结果显示在65岁～70岁所设置的阈值的TP均值为97．7%，FPFP均值为0．5%；70岁～75岁的TP均值为98．4%，
FP均值为1．1%；75岁～80岁的TP均值为99．1%，FP均值为1．5%；80岁～85岁的TP均值为99．8%，
均值为3．5%。所以通过不同年龄段的老年人所表现设置不同的跌倒检测阈值可出的日常行为的差异性，
以得到更高的准确率。虽然在仿真过程中80岁～85岁的误报率要比其他几个年龄段稍大一点，因为考虑到这个年龄段的老年人的特殊性，所以宁愿误报一次也不能放过每一次跌倒的正确报警。
6结论与展望
本文通过对跌倒行为和老年人的日常行为进行
卓从彬（1989－），男，汉族，四川内江人，重庆邮电大学通信与信息工程学院硕士研究生，主要研究方向物联网应用、无线@qq．com
；传感器网络，
周林（1963－），男，四川内江人，副教
授，硕士生导师，主要研究方向为数据通@信、计算机网络、物联网等，qq．com
罗丹（1991－）女，汉族，重庆长寿
人，重庆邮电大学通信与信息工程学院硕士研究生，主要研究方向物联网@qq．com。应用，
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