CN102440588B

CN102440588B - 一种基于坐姿识别的人机交互智能设备的应用

Info

Publication number: CN102440588B
Application number: CN2011102681329A
Authority: CN
Inventors: 徐礼爽; 陈刚; 申瑞民; 杨松
Original assignee: Shanghai Jiaotong University
Current assignee: Shanghai Jiaotong University
Priority date: 2011-09-09
Filing date: 2011-09-09
Publication date: 2013-11-13
Anticipated expiration: 2031-09-09
Also published as: CN102440588A

Abstract

本发明涉及一种基于坐姿识别的人机交互智能设备及其应用，其中设备包括一组至少包含一种压力传感功能的压力传感器；用于无线通信的无线收发模块；一组至少一种给用户适时提醒的反馈器件；控制电路，响应压力传感器所受的压力变化，控制反馈器件的启动或停止；至少一个电池，对该设备供电；微控制器，与所述的压力传感器组通过控制电路连接，以及通过无线收发模块与PC连接；其应用包括微控制器处在监听模式，获取压力分布数据，判断有无用户在使用该设备，如果正在使用，则进入工作模式，进行坐姿识别；否则，保持监听模式等步骤。与现有技术相比，本发明具有识别效率高、成本较低、实用性高、适用范围广等优点。

Description

一种基于坐姿识别的人机交互智能设备的应用

技术领域

本发明涉及一种人机交互智能设备及其应用，尤其是涉及一种基于坐姿识别的人机交互智能设备及其应用。

背景技术

坐姿是人体的一种自然姿势。不良坐姿会影响学习、工作状态，甚至会危害人们身体健康。在信息时代，利用智能设备来进行坐姿识别将会在人们的学习、工作和生活中发挥越来越大的作用。如识别课堂中学生、办公室工作人员的坐姿状态并以适时提醒，以及针对特殊的人群，如在健康医疗领域，收集病人坐姿数据，辅助医疗分析。

经对现有技术的文献搜索发现，A Sensing Chair Using Pressure DistributionSensors，IEEE/ASME TRANSACTIONS ON MECHATRONICS,VOL.6,NO.3,SEPTEMBER2001（一种通过测量压力分布的多传感器感知椅）提出了使用TekScan公司生产的压力分布测量设备，利用机器学习技术来识别人体坐姿的方法，虽然用该设备可以较为精确测量坐姿的压力分布情况，但是其价格昂贵，不适应大规模普及应用。论文Robust,Lowcost,Nonintrusive Sensing and Recognition ofSeated Postures，UIST’07,October7–10,2007（一种健壮、低成本，非干扰性的坐姿感应和识别方法）提出了通过精巧的布局来重构特征信息，在较少的传感器下(19个)达到了较高的识别率(82%)，在一定程度上解决了高费用的问题，但是其方法仍然建立在精度要求高的压力分布传感器的基础上，大规模推广应用不太实际；论文PostureCare–towards a Novel System for Posture Monitoring and Guidance，18thWorld Congress of the International Federation of Automatic Control(IFAC),2011(姿势助手-一种新的检测和引导坐姿的系统)中，提出了一种基于生物工程学的方式去检测姿势方法，该方法在椅子的四个支撑腿的顶端分别安放一个力学传感器，通过力学建模来分析人体坐姿，但是该方法要求对椅子重新组装，且不适用于其它结构的椅子。

综合分析以上坐姿识别方法，均没有充分考虑现实应用部署中的诸多问题，如未考虑到实际部署中的办公室、教室等应用场景中多个椅子的坐姿识别；未解决生产成本、电源、通信、反馈、用户体验的舒适度问题；同时，这些方法的处理和识别都是在上位机PC端进行，依赖PC端不便实际中的部署实施。

进一步在中国专利网搜索发现，坐姿识别的智能设备和处理方法还没有相关中国专利申请。

从物理上分析，坐姿表现为椅子的座位和椅背的某些部分分别受到人体的臀部和背部的受力，通常的坐姿状态表现为正坐、左前倾、右前倾，前倾、左倾、右倾、正背靠、左背靠、右背靠，左二郎腿，右二郎腿11种坐姿，识别哪些具体坐姿可以根据应用的需要进行预先定义，并不仅限于上述定义坐姿。坐姿识别方法能根据获取的相关数据以较高的识别率识别出预先定义的坐姿行为。目前还没有提供性价比高的、用户使用便捷的、硬件软件统一集成的解决方案。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种识别效率高、成本较低、实用性高、适用范围广的基于坐姿识别的人机交互智能设备及其应用。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于坐姿识别的人机交互智能设备，其特征在于，包括：

一组至少包含一种压力传感功能的压力传感器；

用于无线通信的无线收发模块；

一组至少一种给用户适时提醒的反馈器件；

控制电路，响应压力传感器所受的压力变化，控制反馈器件的启动或停止；

至少一个电池，对该设备供电；

微控制器，与所述的压力传感器组通过控制电路连接，以及通过无线收发模块与PC连接，用来读取压力传感器上的压力大小、坐姿识别及与PC通过无线收发模块进行双向通信。

该人机交互智能设备设在坐垫、靠垫或椅子上。

所述的压力传感器组分布在椅子的座位和靠背上，感应座位和靠背上对应位置上所受压力变化。

所述的无线收发模块分别设在微控制器和PC上，实现微控制器与PC双向无线通信。

所述的控制电路分别与压力传感器、反馈器件连接后联成整体，并通过总线与微控制器连接。

所述的控制电路以设定的时间频率读取压力分布数据、进行坐姿识别，并控制反馈器件的运行或停止，以提供给用户适时的反馈。

一种所述的基于坐姿识别的人机交互智能设备的应用，其特征在于，包括以下步骤：

第一步、微控制器处在监听模式，获取压力分布数据，判断有无用户在使用该设备，如果正在使用，则进入工作模式，执行第二步；否则，保持监听模式；

第二步、微控制器以设定的时间频率获取压力传感器压力分布数据，并判断有无用户使用该设备，如果正在使用，则保持工作模式，进入第三步，否则，进入监听模式；

第三步、微控制器对获取的压力数据进行去噪处理，获取稳定的压力数据；并在处理后的数据基础上进行特征提取；

第四步、微控制器在获得特征数据后，采用基于统计的监督学习方法对坐姿进行识别；识别的坐姿为正立、左前倾、右前倾，前倾、左侧、右侧、背靠、左背靠、右背靠、左二郎腿、右二郎腿十一种坐姿中的一种；

第五步、微控制器在识别出的坐姿后，采取自定义好的反馈策略，通过控制电路控制反馈器件，给用户以适时反馈；

第六步、微控制器将识别的坐姿信息通过无线收发模块发送到PC，将该坐姿信息作为应用系统的输入，支持更多的交互场景。

在监听模式下，微控制器以第一设定时间频率读取压力传感器信息，而在工作模式下，微控制器第二设定时间频率读取压力传感器信息。

所述的第二设定时间频率高于第一设定时间频率。

所述的步骤一中的判断有无用户在使用该设备具体为，对压力传感器的压力分布情况进行统计计算，压力传感器没有感知到压力时则可断定没有用户在使用该设备。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

1、识别效率高，能够识别出11种坐姿，通过反馈器件提醒用户，也可以把坐姿信息作为应用系统的输入，支持更多的交互场景。

2、成本较低，部署方便，实用性高。

3、适用范围广，可以广泛用于坐姿识别的应用场景，比如智能教室中的学生座椅，办公室中的工作椅，以及家用的沙发，或电脑旁的椅子等。

附图说明

图1是本发明的结构示意图；

图2是本发明装在椅子上的结构示意图；

图3是实施例读取压力分布数据流程图；

图4是实施例坐姿识别处理流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。

实施例

如图1所示，该智能设备包括：压力传感器2，反馈器件3及其控制电路、微控制器1、无线收发模块4。其中压力传感器2，反馈器件3分布在椅子的座位和椅背上，这些器件和控制电路连接，统一对外提供总线，微控制器1与总线连接，通过程序读取压力数据；无线收发模块4同时部署在微控制器1和PC5上，实现设备和PC间的双向通信；

如图2所示，本实施例为一个识别坐姿的坐靠垫设备，包括：(1)、坐靠垫上的压力传感器2、力反馈器件3及其控制电路模块；(2)、无线收发模块；(3)、微控制器1块；

所述的压力传感器2采用导电橡胶来实现，其导电橡胶和力反馈传感器布局如图2所示，在坐垫6部分，有6行*8列=48个压力传感器2，在靠垫7部分有2行*5列=10个压力传感器2，4个力反馈器件3的布局如图2所示；在此，将压力数据进行二值化采样，仅用0、1值来表示，0表示该压力传感器上没有压力、1表示该压力传感器上有压力。

图3说明了微控制器数据读取的模式，并对用户是否坐在坐靠垫上做了逻辑判断。该读取模式可以节省用电开销。

如图3所示，处理过程在s210开始，此时微控制器开启，进入工作状态。然后在步骤s211中，设置微控制器处于监听模式，设置定时器的定时时间为监听状态下的计时时间TIMEER_LISTENING，如TIMEER_LISTENING=2s，当定时时间到达，微控制器进入计时器中断处理，进入步骤s212，开始对压力传感器阵列进行扫描，获取压力数据。

在步骤s213中，对获取的压力分布数据进行分析，如果数据中有多余20%个压力传感器的数据读取为1时，则判定当前有用户坐下，进入步骤s215进一步判断当前是否处于工作模式，否则，进入步骤s214进一步判断当前是否处于工作模式。

在步骤s214中，判断当前微控制器的模式，如果为工作模式，则说明用户离开了座位，设置微控制器为监听模式，设置定时器定时时间为监听模式定时时间TIMEER_LISTENING；如果当前为监听模式，则说明仍然还没有用户坐下，控制器等待定时器中断处理。

在步骤s215中，判断当前微控制器的模式，如果为工作模式，则微控制器将压力分布数据传给系统识别模块，并等待定时器中断处理；否则，说明设备检测到刚刚有人坐下，此时应将处理器的模式从监听模式切换到工作模式，设置定时器计时时间为TIMER_WORKING，然后将压力分布数据传给系统识别模块后等待定时器中断处理。

系统识别模块部分的处理方法如图4所示，处理过程从s310开始，在接收到压力传感器的压力数据后，进入步骤s311，进行去噪处理。如将一定时间窗口（如1s内，且该窗口内每帧数据绝大部分相同，但有部分压力传感器的数据在0、1之间较为频繁切换）的压力分布数据综合考虑，获取该时间窗口内稳定的压力分布数据。

在去噪处理完成后，进入步骤s312，根据特征处理的需要，在基于去噪后的压力数据基础上进行特征计算，该步骤完成后，将处理后获得的特征数据传入步骤s313进行坐姿识别。

在s313中，采用基于朴素贝叶斯机器学习方法，对坐姿进行识别，微控制器根据识别的状态，产生相应的命令，用控制电路控制反馈器件的运行/停止，从而给用户适时合理的反馈。

微控制器将识别的坐姿信息通过无线收发模块发送到附近的PC，该信息可以作为应用系统的输入，支持更多的交互场景。例如作为“滚球游戏”的输入，实现控制球的滚动。

为了支持坐姿识别，需要提前进行采样和标定，并保存成数据集以提供给朴素贝叶斯学习方法进行训练，训练后的识别器即可在过程s313中进行识别。

每一次的坐姿数据可以表示为D＝{F₁,F₂,...,F_n}(F_i即为每一个压力传感器的属性，F_i＝{0,1})，坐姿种类可以表示为C＝{C₁,C₂,...,C_m}，朴素贝叶斯学习方法根据标定的样本统计每一个种类的频率，理想化为概率P(C_k)，并同时根据标定的样本统计每一个种类下F_i＝1和F_i＝0发生的频率，并理想化为概率P(F_i＝0|C_k)＝F_iC_k(0)和P(F_i＝1|C_k)＝F_iC_k(1)(i＝1,2,...m;k＝1,2,...m)。识别坐姿的方法即为计算当前坐姿数据d＝{f₁,f₂,...f_n}出现时，每一个坐姿类别的概率P(C_k|d)，根据贝叶斯公式：朴素贝叶斯对上述的P(d|C_k)的计算进行进一步简化，理性化为压力传感器的数据之间是相互独立的，即

P (d | C_{k}) = P (f_{1}, f_{2}, . . . f_{n} | C_{k}) = Π_{i = 1}^{n} P (F_{i} = f_{i} | C_{k}) .

在计算出每一种坐姿的条件概率后，最终概率最大的即为识别出的坐姿，公式表示为：

classify (d) = classify (f_{1}, f_{2}, . . . f_{n}) = \arg \max_{C_{k}} P (C_{k}) = Π_{i = 1}^{n} P (F_{i} = f_{i} | C_{k}) .

Claims

1.一种基于坐姿识别的人机交互智能设备的应用，其特征在于，其中人机交互智能设备包括：

一组至少包含一种压力传感功能的压力传感器；

用于无线通信的无线收发模块；

一组至少一种给用户适时提醒的反馈器件；

至少一个电池，对该设备供电；

微控制器，与所述的压力传感器组通过控制电路连接，以及通过无线收发模块与PC连接，用来读取压力传感器上的压力大小、坐姿识别及与PC通过无线收发模块进行双向通信；

所述的基于坐姿识别的人机交互智能设备的应用，包括以下步骤：

第三步、微控制器对获取的压力分布数据进行去噪处理，获取稳定的压力分布数据；并在处理后的数据基础上进行特征提取；

第五步、微控制器在识别出坐姿后，采取自定义好的反馈策略，通过控制电路控制反馈器件，给用户以适时反馈；

2.根据权利要求1所述的一种基于坐姿识别的人机交互智能设备的应用，其特征在于，该人机交互智能设备设在坐垫、靠垫或椅子上。

3.根据权利要求1所述的一种基于坐姿识别的人机交互智能设备的应用，其特征在于，所述的压力传感器组分布在椅子的座位和靠背上，感应座位和靠背上对应位置上所受压力变化。

4.根据权利要求1所述的一种基于坐姿识别的人机交互智能设备的应用，其特征在于，所述的无线收发模块分别设在微控制器和PC上，实现微控制器与PC双向无线通信。

5.根据权利要求1所述的一种基于坐姿识别的人机交互智能设备的应用，其特征在于，所述的控制电路分别与压力传感器、反馈器件连接后联成整体，并通过总线与微控制器连接。

6.根据权利要求5所述的一种基于坐姿识别的人机交互智能设备的应用，其特征在于，所述的控制电路以设定的时间频率读取压力分布数据、进行坐姿识别，并控制反馈器件的运行或停止，以提供给用户适时的反馈。

7.根据权利要求1所述的一种基于坐姿识别的人机交互智能设备的应用，其特征在于，在监听模式下，微控制器以第一设定时间频率读取压力传感器信息，而在工作模式下，微控制器以第二设定时间频率读取压力传感器信息。

8.根据权利要求7所述的一种基于坐姿识别的人机交互智能设备的应用，其特征在于，所述的第二设定时间频率高于第一设定时间频率。

9.根据权利要求7所述的一种基于坐姿识别的人机交互智能设备的应用，其特征在于，所述的步骤一中的判断有无用户在使用该设备具体为，对压力传感器的压力分布情况进行统计计算，压力传感器没有感知到压力时则可断定没有用户在使用该设备。