基于物联网的智能手杖的设计

2017-05-17 20:31:03 现代电子技术2017年10期

符长友 贾金玲 刘畅

摘 要: 为了让老年人安全出行,通过智能手杖来实时感知其出行情况。针对现有智能手杖的缺陷与功能不足,提出并采用振动与电容传感器、嵌入式微处理器、GPS全球定位、3G无线通信等技术,设计出一款全新的基于物联网的智能手杖。详细阐述其工作原理、系统构成、硬件模块设计与软件设计以及测试结果。实践表明,基于物联网的智能手杖灵敏度高、响应快,能有效判定老人是否摔倒,若老人摔倒,智能手杖自动向周围及家属并发出求助信息,使老人能及时得到救助。

关键词: 智能手杖; 物联网; 3G无线通信; 实时感知

中图分类号: TN711?34; TP249 文献标识码: A 文章编号: 1004?373X(2017)10?0090?05

Abstract: In order to make the old travel safely, it is necessary to perceive the real?time travel situation by smart walking cane automatically. A new smart walking cane based on Internet of Things (IOT) is proposed to overcome the defects and functional deficiency of the traditional walking cane. Some vibration sensors, capacitance sensors, embedded microcontroller, GPS, 3G wireless communication and so on are adopted in the new cane. The working principle, system structure, hardware modules design, software design and testing results of the smart walking cane based on IOT are described in detail. The application result shows that the smart walking cane based on IOT has high sensitivity and fast response, and can effectively monitor whether the elderly has fallen down. If this happen, the smart walking cane will send out the information for help to passerby and his family members, so that the elderly will get rescued in time.

Keywords: Smart Walking Cane; IOT; 3G wireless communication; real?time perception

0 引 言

随着我国老龄化形势进一步加剧,到2040年,65岁及以上老年人口占总人口的比例将超过20%,到2050年,我国老年人口将超过4亿人,老龄化水平将达到30%。老年人口高龄化趋势日益明显,80岁及以上高龄老人正以每年5%的速度增加[1?4],到2040年将增加到7 400多万人。老年人的安危,是子女和亲人最关心的问题。为了让更多老年人安全出行,让家人减少一份担心以及安心工作、舒适生活,需要一种仪器能时刻关注老年人的出行、感知老年人的行为。由于老年人出行时常携带一根手杖,为此结合当今的物联网技术,提出并设计一款基于物联网的智能手杖。

目前市面上的智能手杖与传统的普通手杖相比,功能上虽然有了很大的改进或改良,比如有的加装了防滑、照明、收音机等功能部件,但仍缺少人性化关怀功能,如无法准确判定老人是否跌倒或身体突然不适等异常或突发情况[5?6]。如果老人出现异常或突发情况,手杖无法向其周围、家人发出求助信号,使老人失去得到及时的救护。因此老年人迫切需要关怀性更强、服务功能更多的智能手杖。

利用传感器、嵌入式微处理器、GPS全球定位、3G无线通信技术等技术,设计出一款全新的基于物联网的智能手杖。该手杖不仅能准确判定老人的意外跌倒或身体不适等异常或突发情况,并能自动向其周围发出求助信号,使老人能在最短时间内得到及时救助。同时,并将老人所处的地理位置及时通过3G发送消息到其多个家人的手机上,使家人能在最短的时间掌握、知晓老人的情况,并及时拨打“120”等救助电话。

1 工作原理

基于物联网的智能手杖(正常使用时,手杖上的腕带套在老人的手腕上)主要功能有两个:准确监测并判定老人是否意外跌倒或身体突然不适等异常或突发情况;监测到老人发生了异常或突发情况,智能手杖发出有效的救助信号。因此第1个功能是最基本的,同时也是重要的。如何有效监测并判定老人是否意外跌倒或身体突然不适等异常或突发情况,需通过电容传感器、振动传感器来实现,其工作原理如下。当手杖上端的开关电源打开后,首先由电容传感器来判定老人是否手持手杖。在手杖的手柄处,安装一个电容传感器:手柄处嵌入一块金属片,作为电容传感器的一个电极,而腕带(里面嵌入一块可折叠的软金属片)作为其另一个电极。所产生的电容为:[C=][ε Ad=ε0 εr Ad] 。其中ε0=8.854×10-12为恒定的真空介电常数,εr为变化的材料介电常数,A为手柄上的电极面积(固定值),d为2个电极之间距离(对智能手杖而言,如果老人没手持手杖,d则是一个相对的固定值;如果老人持有手杖,腕带可能随时在动,d则是变化值)。如果老人手持手杖,由于有手的介入,εr值将会发生改变,同时d也是一个变化值,从而造成电容C也会随之而改变。这样,就可实时、准确地感知老人是否手持手杖。

然后再使用振动传感器可检测出老人使用手杖的情况。在手杖的底部安装一个精密的振动传感器。当手杖使用时,只要有轻微振动或抖动,振动传感器立即产生一个方波信号,系统微处理器可立刻检测到该信号,即表示手杖正在使用。再结合电容传感器,针对老人是否使用手杖,下面分3种情况来详细阐述:

(1) 当手杖脱手并处于静止状态。在这情况下,有可能是老人没使用手杖而将其放置一旁,也有可能是老人意外跌倒等而造成手杖脱手。当系统微处理器检测到振动传感器的输出信号没有变化时,并立即自动计时。如果30 s内振动传感器的输出信号仍一直未改变,手杖自动发出“滴滴”的比较弱小的报警声和状态显示LED灯闪烁显示,提示老人是否继续使用手杖。如果老人当前确实不需要使用手杖,则关闭手杖电源开关即可。如果老人需要使用手杖,前去拿起即可,“滴滴”的报警声则自动消失和状态显示LED灯闪烁显示关闭。如果老人跌倒了,处于昏迷状态而根本无法听到“滴滴”的报警声或者听到“滴滴”的报警声而无法动弹或根本够不着手杖时,手杖在响了3次“滴滴”的报警声后,马上发出尖锐、刺耳的“呜呜”的报警声、“需救助”的语音和状态显示LED灯闪烁更明显,让手杖附近的人们听见呼救声或看见灯闪烁并前来救助。这样,老人将得到及时的救助。

(2) 当手杖未脱手并处于静止状态。在这种情况下,有可能是老人身体是好的,只是短时间内未使用手杖,也有可能是老人意外跌倒等而造成手杖未脱手。与情况(1)类似,如果老人身体是好的,听见报警声或看见LED灯闪烁,稍稍挥动手腕,振动传感器的输出信号立即变化,“滴滴”的报警声则自动消失和状态显示LED灯闪烁显示关闭。如果老人跌倒了,与情况(1)中最后一种情况一样,手杖马上发出报警声与求助信息,让手杖附近的人前来救助。这样,老人也将得到及时的救助。

(3) 其他状态,均表示老人正在使用手杖。這样,有效地实现了基于物联网的智能手杖的第一个功能:准确监测并判定老人是否意外跌倒或身体突然不适等异常或突发情况。那其第二个功能:监测到老人发生了异常或突发情况,智能手杖发出有效的救助信号,如何来实现呢?除了情况(1),(2)中提到的手杖自动发出尖锐、刺耳的“呜呜”的报警声和“需救助”的语音外,手杖还可以把老人跌倒的位置信息及时通过3G无线通信方式,发短信到其多位家人的手机上。家人通过接收到的位置信息,拨打“120”救助电话并准确告知其位置,使老人得到及时救助。与此同时,家人也能快速赶到老人跌倒的位置。此外,手杖自身也能拨打“120”救助电话,并语音播放老人的姓名、位置等信息,明确告知对方,为及时救助赢得时间。这样,基于物联网的智能手杖从多方位、多渠道来及时救助老人。

2 系统构成

基于物联网的智能手杖由智能手杖与位置管理系统两部分构成,智能手杖实时感知老人是否意外跌倒或身体突然不适等异常或突发情况。如果发生,智能手杖把当前地理位置信息发给位置管理系统,同时并自动拨打“120”救助电话,并语音播放老人的姓名、位置等信息,准确告知对方,以方便及时救助。而位置管理系统是一款安装在家人手机上GPS全球定位系统管理软件,根据接收到的地理信息,自动准确显示出老人的位置:包括具体的街道名、巷道名等精确信息,以方便家人快速找到。智能手杖与位置管理系统之间通过3G无线通信方式进行数据通信,其功能框图如图1所示。智能手杖由电容传感器、振动传感器、嵌入式微处理器、GPS定位模块、3G无线通信模块、语音处理模块、按键、状态显示LED灯等构成,其功能框图如图2所示。

3 硬件设计

3.1 电容传感器

电容传感器采用CAV444芯片。该芯片是一个可测量多种电容式传感器,可把电容信号转换成线性的差分电压信号输出。输出的差分电压信号的零点和满度可以简单地用2个外接电阻进行调准。该差分电压信号,其实是输出电压信号与一个参考电压VREF=2.5 V的差值,差分输出电压的范围最大为±1.4 V,最大输出电压VOUTmax=2.5 V±1.4 V,即1.1~3.9 V之间[7]。为了确保CAV444检测的灵敏度与可靠性,其输出电压信号再用16 b的ADS8325进行ADC转换,转换成系统微处理器可方便处理高精度的数字信号。其电路设计见图3。

3.2 振动传感器

振动传感器采用801S。该传感器具有极宽的振动侦测范围、低损耗、灵敏度可作相应调整,并无方向限制。其振动可达6 000万次,表面镀金,以延长使用寿命[8]。由于801S输出一个电压模拟信号,必须进行ADC转换后,才能被系统微处理器识别。由于前述电容传感器CAV444中需用ADC,而监测系统供电的锂电池的电压也需ADC。同时手杖的安装空间非常有限,因此采用共用ADC,各路信号的输入通过模拟切换开关ADG409来实现,其电路设计如图3所示。

3.3 3G无线通信模块

3G无线通信选用集成度高的并带有GPS定位功能UC20模块。该模块为采用PCI Express Mini Card 1.2标准接口的UMTS/HSPA模块,支持WinCE/Linux/Android等嵌入式操作系统,支持TCP/PPP/UDP等多种网络协议,具有语音、短信和高速数据业务等功能。工作频段为900/2 100 MHz@UMTS,850/900/1 800/1 900 MHz@GSM。数据传输速率为上行最大为14.4 Mb/s,下行最大为5.76 Mb/s。此外UC20还带有GPS定位功能,支持NMEA标准协议。UC20通过UART接口与系统微处理器相连,其电路设计如图4所示。UC20的USIM_DATA,USIM_CLK,USIM_RST分别与USIM卡座的I/O,CLK,RST引脚相连。

3.4 语音处理模块

语音处理采用TLV320AIC3254。该芯片是一款低功耗、低电压的带微型DSP的立体声编码解码器,其输入与输出是可编程控制调节的。其内部集成了PLL,LDO与多种数字通信接口。采用AEC?Q100认证,具有以下优点:100 dB信噪比的立体声音频DAC,4.1 mW立体声48 kS/s DAC回放,6.1 mW立体声48 kS/s DAC录音,低噪声PGA等[9]。由于3G模块UC20同样需要音频输入与输出设备,因此在设计时把二者的麦克风、扬声器共用,采用电子开关进行切换,电路设计如图5所示。

3.5 系统微处理器

微处理器作为智能手杖的核心组成部分,不仅要及时采集各个传感器的数据,而且还要快速进行数据处理、运算,此外还需把老人跌倒等异常信息通过3G传给位置管理系统及时告知其家人。考虑到传感器、3G模块的通信接口及数据处理速率等,采用高性能的LPC2124。该芯片是一款低功耗、多功能,32位ARM7TDMI?S内核的微控制器,内置256 KB高性能FLASH存储器。其主频可达60 MHz,内部含有32位定时器,46个GPIO口,32位PWM,RTC以及I2C,SPI,UART通信接口等[10]。其电路设计如图6所示。

4 软件设计

软件是整个系统的重要的组成部分,高效的软件不仅能够有助于体现智能手杖的功能特性,而且还能进一步提高其精度、灵敏度。软件设计重点主要在ADC转换、3G无线通信、GPS定位等方面。

4.1 ADC转换程序

ADC转换所实现的功能是把模拟信号转换成系统所需要的数字信号,在本系统中3处均用到。因此ADC转换在本系统中作为一个重要的子程序。下面为传感器CAV444的采集输出子程序,需采用SPI总线方式读取ADC结果。

4.2 3G通信程序

3G无线通信是实现智能手杖与位置管理系统进行数据交互的重要方式。

5 测试数据

电容传感器CAV444的输出电压(分是否有手)经ADS8325 ADC转换为16位数值,根据16位数值推算出的转换电压与用五位半的数值万用表SDM3055测试,其测试情况如表1所示。

6 结 论

基于物联网的智能手杖采用微型化封装的芯片、模块,尺寸小、灵敏度高,能有效监测老人是否摔倒等异常情况,并向家人及四周发出求助信息,使老人及时得到救助。

参考文献

[1] 申秋红.我国人口老龄化现状及对策研究[J].科技创新与生产力,2014(7):1?4.

[2] 黄毅,佟晓光.中国人口老龄化现状分析[J].中国老年学杂志,2012,32(21):4853?4855.

[3] 杜鹏.中国人口老龄化现状与变化[J].中国社会保障,2013(11):13?15.

[4] 易富贤.中国需正视人口危机,要果断停止计划生育[EB/OL].[2015?10?05]. http://news.youth.cn/gn/201510/t20151005_7178265.htm.

[5] 杨鑫,袁伍,符长友,等.物联网智能手杖的应用价值研究[J].电子制作,2014(22):28.

[6] 王冠生,郑江华,瓦哈甫·哈力克,等.盲人导航/路径诱导辅具研究与应用综述[J].计算机应用与软件,2012,29(12):147?151.

[7] Analog Microelectronics GmbH. Datasheet of CAV444[EB/OL].[2017?02?21]. http://www. alldatasheet.co.

[8] Anon. Shock sensor 801S specification [EB/OL]. [2013?02?11]. http://www.100y.com.

[9] Texas Instruments Inc. Datasheet of TLV320AIC3254? Q1 [EB/OL]. [2013?08?12]. http://www.ti.com.

[10] NXP Semiconductors Inc. Datasheet of LPC2124 [EB/OL]. [2013?08?22]. http://www.nxp.com.

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