基于无线微惯性传感器的人体运动信息获取系统设计与应用

来源 :南方医科大学 | 被引量 : 6次 | 上传用户:chezhenmen
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随着中国老龄化人口的日渐增多,老年人的护理监护变得尤为重要。因为老年人的跌倒往往会造成带来一系列并发症,使得他们的生活质量严重下降,其康复恢复也将耗费大量人力物力。对于采取运动理疗的病人,对他们的运动监护和运动参量的量化监控也是变得非常重要。运动监护能够为医生,特别是康复工程医生提供有价值的诊断信息。临床的某些康复和疾病需要进行运动干预,而运动干预的过程和效果也需要进行一定的量化评估。现有的技术手段有很多可以评估人体运动情况和进行运动监护。比如基于计算机视觉的跟踪监控,运动捕捉系统,甚至有基于声音检测的运动监护方法,但这些技术手段明显具有成本高,计算复杂度大,设备体积庞大,而且一般只有少数专业的实验室才可能配置。随着MEMS (Micro-Electro-Mechanical)技术的进步,加速度,陀螺仪,磁力计等惯性传感器的体积正变得越来越小,灵敏度和信噪比越来越高,功耗和成本也大大的下降。结合无线数据通信技术,可做成无线穿戴式设备,形成一个具有运动信息感知能力的人体传感器网络,能够长时间地对人体运动进行监测,为医生提供丰富的运动生理信息。而其无线穿戴式的特点,在未来加上网络技术,远程康复医疗及监护也可成为现实。由于硬件成本的不断降低,这种技术的普适性也在不断加强,其为大规模健康数据样本的获取提供了新途径。基于上述研究背景,本文以非视频获取人体运行信息为主要设计思想,采用TI的低功耗芯片MSP430为控制器设计了集成加速度计,陀螺仪,磁力计具有9轴惯性数据的无线微型传感器人体运动获取系统。加速计采用了芬兰VTI公司生产的SCA3000系列,能够测量空间三维方向的直线加速度大小,范围可达正负4g,完全能够测量人体运动产生的加速度。它通过SPI口将数字量化好的数据输入到节点的MCU上。而MEMS陀螺仪则使用一个双轴陀螺仪和单轴陀螺仪的方案来组合一个3维陀螺仪,可以同时测量空间方位三个方向上的旋转角速度向量值,其分别采用的是Invensense公司生产了IDG,ISZ系列陀螺仪,其输出为模拟电压值,需要经过MCU进行数字量化。磁力计采用了是PNI的Micro3系列模块,具有SPI口的数字化输出,大大降低系统的开发难度。这三组传感器的数据组合在一起可以更好地跟踪并捕捉三维空间的完整运动。系统电源方案则采用了与节点外形一样,附有锂电池的圆形充电电路板为节点上的高PSRR稳压电源芯片TPS719提供外部电源输入,从而为整个节点板提供稳定高效的电源。同时,节点的上的nRP905射频芯片外接了PCB板环形天线将高频信号以电磁波的形式辐射出去。整个圆形节点的直径只有23mm,并具有电源和SPI口数据扩展接口,具有体积小,可扩展性强,佩戴低负荷等优点。节点的无线工作频段在900M到930MHz之间。配套的无线基站则负责接收来自节点的无线惯性节点信号。基站的设计也是以MSP430系列单片机和nRF905射频芯片为中心,具有COM口数据输出接口。MCU的负责控制射频芯片nRF905收发,并根据PC机从COM口发送过来的配置指令进行阐释,设置射频芯片工作模式和转发这些配置指令给节点。在后期的基站硬件改进升级中添加了USB转UART模块,为基站配置了USB数据接口,改进计算机接口的普适性,也缩小的基站的体积大小。系统的软件部分分为下位机软件和上位机软件。下位机软件主要负责节点板与基站板上的MCU对射频芯片的收发控制以及数据的接受存储,节点-基站之间的通信交互控制实现。在多节点传感器使用中,中心节点还必须承担广播信息与协调各节点工作的功能。上位机软件则负责对RS232串口上传的数据进行实时解析,保存与波形显示工作,并提供通信交互界面来配置节点,补发丢失数据包作用。采集数据时,节点会把数据发送之后备份到片上Flash上,后续数据处理时,上位机软件通过线性扫描实时传输保存的数据文件将实时发送中丢失的数据包号发送到基站,基站再通过协议把丢失的包号发送给节点。节点MCU在接受到丢失包号请求重发命令后会在Flash进行二叉法查询数据,向基站发送没有发送成功的数据。软件采用MFC面向对象方式编写,具有高扩展性,可在程序添加需要的数据处理模块。本文所采用的数据为惯性传感器件所产生,为验证系统的正确性以及评估系统噪声对数据正确性的影响,必须对器件进行相关校准。本文对加速度计采用了重力场校准,将节点固定在精密刻度盘上并以5度递增倾斜来获得每个倾斜角度的数据,试验结果表明节点的数据均值能输出与节点的重力加速度输入保持较好的线性度。由于试验条件的有限性,1g外的系统测试有待于后续工作的展开。陀螺仪数据的验证校准则借助于精密转台,将其固定在精密转台后以50度/秒的递增转速获得部分标定数据,试验结果表明在正负700度/秒的范围内,系统陀螺仪的输入输出能满足一定的线性度。两个实验表明系统的参数测量具有一定的准确度。利用本文采集到佩戴者的头部加速度信号,本文成功开发了基于身体运动信号输出的非常规交互游戏一套。游戏采用了著名开源游戏引擎ppracer进行编写。佩戴在头部的传感器节点实时捕获到头部移动的加速度信号,并将其实时发送到基站和计算机上。上位机进行简单的FIR滤波后从时域提取特征值进行联合阈值判断头部运动情况(左右,静止),将运动情况反映到游戏输入端,完成游戏的非常规交互过程。该应用旨在为各种自主运动康复训练理疗提供一种新的引导方式。运用本文所设计的平台,还可以进行跌倒运动监护。通过检测加速计,陀螺仪瞬间产生的波峰信号以及加速计的重力场翻转,长时间静止来进行跌倒监护。最后,本文还简要介绍了运动重建的情况。完成好上述系统平台搭建工作后,配合项目组其他成员开发的足底压力采集平台,本文成功了采集到8例帕金森等运动异常患者的活动数据。节点佩戴在患者的上肢、腰部、腿部上,采集患者行走,坐起时这些部位的相关加速度,角速度信号以及足底压力分布信号。系统丢包率,传输距离等各项指标均能满足分析需求。
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