CN104484978A - 基于ZigBee的老人椅上跌落警报系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于ZigBee的老人椅上跌落警报系统，包括感知层、网络层和应用层；所述感知层采用ZigBee网络对老年人椅上状态数据进行检测，负责跌落检测；所述网络层用于接收感知层数据并将报警信息发送给应用层。本发明的技术方案通过ZigBee传感网络技术收集压力传感器和温度传感器的数据，使用自适应加权数据融合算法分析数据得出融合结果，通过ZigBee-WiFi网关上传至上位机，来判断老年人是否在椅上或床上。如果判断到老年人已经跌落，则马上通过GSM网络和Internet网络发送警报信息给家人或医疗机构终端。本发明能够及时将跌落警报信息以多种方式发送给工作人员和家属，可以及时发现并查看老人跌落事故，采取紧急救助措施。因此，这项技术具有潜在的研究价值和现实应用意义。

Description

基于ZigBee的老人椅上跌落警报系统

技术领域

本发明属于无线传感网络领域，具体涉及一种基于ZigBee的老人椅上跌落警报系统。

背景技术

当今社会，世界人口老龄化速度在不断的加快，各种疾病和灾祸等原因造成残障人士的人数也在逐年的上升，加之现代年轻劳动人口流动，工作地域扩大化，老人与子女分开居住，削弱了家庭养老的功能，出现了“空巢老人”现象，这一现象使老龄化问题“雪上加霜”。据统计，在中国1.85亿60岁以上的老人中，“空巢老人”占一半之多，他们的健康安全问题大部分得不到有效及时的关注。同时现在养老院老人的数量急剧上升，而工作人员的数量有限，并且无法实时的看护每一位老人。对于一些长期坐卧的老年人，如果在椅上或者床上跌落，若无人及时发现，是非常危险的，当然也包括婴儿和残疾人等需要较长时间的保持某个位姿的群体。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提供了提出一种基于ZigBee的老人椅上跌落警报系统。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的，基于ZigBee的老人椅上跌落警报系统，包括感知层、网络层和应用层；所述感知层采用ZigBee网络对老年人椅上状态数据进行检测，负责跌落检测；所述网络层用于接收感知层数据并将报警信息发送给应用层。

进一步，所述感知层包括协调器节点、传感器节点；所述协调器节点负责将传感器节点采集到的数据进行汇集和自适应加权数据融合。

进一步，所述网络层接收到感知层数据后通过GSM网络把警报信息以短信的形式发送给智能终端。

进一步，所述传感器节点包括数据采集模块、数据处理模块和无线通信模块；所述无线通信模块用于完成节点间的无线通信以及控制信息的交换和数据的收发；所述数据处理模块负责数据的处理、节点设备的管理和控制，或者对数据进行转发；所述数据采集模块主要完成数据信号的转换。

进一步，所述传感器节点包括与协调器节点连接的压力检测传感器；所述压力传感器包括半桥式称重传感器和A/D转换器，半桥式称重传感器通过A/D转换器与协调器节点连接。

进一步，所述传感器节点还包括与协调器节点连接的体温检测传感器。

进一步，协调器节点负责将传感器节点采集到的数据进行汇集和自适应加权数据融合，所述自适应加权数据融合的具体方法为：

利用m个传感器，其采集时间同步，每分钟采集n次，则每个传感器每分钟的采样平均值

${\stackrel{\‾}{X}}_i=\frac{1}{n}\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{X}_i\left(k\right)---\left(1\right)$

其中X_i(k)表示每个传感器第k次的采样值，i＝1,2,3,·····n

每个传感器的方差为：

${\mathrm{\σ}}_i^2=\frac{1}{n}\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{({\stackrel{\‾}{X}}_i-X_i\left(k\right))}^2---\left(2\right)$

融合后的真值和加权因子满足式(2)(3)，其中m表示传感器个数：

$\hat{X}=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{W}_i{X}_i---\left(3\right)$

其中W_i为加权因子，且

$\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{W}_i=1---\left(4\right)$

由于总均方差为X_i相互独立且为X的无偏估计，则σ²可以表示为：

$\begin{array}{c}{\mathrm{\σ}}^2=E[\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{W}_i^2{(X-X_i)}^2+2\underset{\underset{i\≠j}{i=1,j=1}}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{W}_i{W}_j\left({X-X}_i\right)(X-X_j)]\\ =\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{W}_i^2{\mathrm{\σ}}_i^2\end{array}---\left(5\right)$

由式(5)知总均方差σ²是关于各加权因子的多元二次函数，因此σ²必然存在最小值，结合约束条件(4)式可以求出极值，因此可以得出σ²取最小值时对应的加权因子 $W_i^{\′}=1/{\mathrm{\σ}}_i^2\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}(1/{\mathrm{\σ}}_i^2),$ 最后得出融合估计值

$\stackrel{\widehat{\‾}}{X}=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{W}_i{\stackrel{\‾}{X}}_i---\left(6\right).$

由于采用了上述技术方案，本发明具有如下的优点：

本发明实现的一种基于ZigBee的椅上跌落警报系统，采用ZigBee传感网络实时监测老人或其他有需要的人在椅上或床上的状态，如果发生跌落事故，通过Wi-Fi技术、Android应用技术、自适应加权数据融合技术和全球移动通信系统GSM(Global System for MobileCommunications)的SMS(Short Messaging Service)业务进行远程通讯，及时将跌落警报信息以多种方式发送给工作人员和家属，可以及时发现并查看老人跌落事故，采取紧急救助措施。因此，这项技术具有潜在的研究价值和现实应用意义。

附图说明

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步的详细描述，其中：

图1为基于ZigBee的椅上跌落警报系统的总体结构图；

图2为协调器节点的硬件结构；

图3为无线传感器节点结构图；

图4为压力传感节点电路图；

图5为温度传感节点电路图；

图6为ZigBee-WiFi网关硬件连接图；

图7为跌落检测应用程序流程图；

图8为短信发送程序流程图；

图9为上位机程序流程图；

图10为自适应加权融合模型。

具体实施方式

以下将结合附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述；应当理解，优选实施例仅为了说明本发明，而不是为了限制本发明的保护范围。

如图1所示，基于ZigBee的老人椅上跌落警报系统，包括感知层、网络层和应用层。

感知层采用ZigBee网络对老年人椅上状态的数据进行采集，负责跌落检测。ZigBee是一种低速短距离传输的无线网络协定，底层是采用IEEE802.15.4标准规范的媒体存取层与实体层。主要特点有低速、低耗电、低成本、支持大量网络节点和多种网络拓扑、低复杂度、快速、可靠、安全。

网络层是把ZigBee网络与GSM网络、Internet网络进行结合以拓展数据可以多网络、多平台的传输与接收。其中GSM网络的SMS技术是一种使用移动设备可以发送和接收文本信息的技术，SMS是一种存储和转发服务。网络层接收到数据后通过GSM网络的SMS技术把警报信息以短信的形式发送给监护人的手机，并且还可以通过ZigBee-WiFi网关把警报信息发送给医疗机构的智能手机以及PC端，通知打开摄像头进行查看。

应用层包括手机短信接收，PC和Android智能终端的人机交互。主要是数据远程传输、处理和交互界面(UI)的设计等方面的内容。

所述感知层包括协调器节点、传感器节点；所述协调器节点负责将传感器节点采集到的数据进行汇集和自适应加权数据融合。

在感知层的硬件设计中，协调器节点是网络的核心部分，主要负责ZigBee网络的建立、节点管理、自适应加权数据融合、数据转发和协议转换，还具有存储、显示和设置功能。协调节点的硬件结构如图2所示，射频天线用来接收发送的无线信号，通信端口用来与智能轮椅上位机连接通信，LCD显示模块主要用来显示组网状况或接收的数据信息，并且结合按键来进行选择设置，电源单元用以供电。

传感器节点是无线传感器网络数据采集的前端和命令执行的末端，是组建传感器网络的基本成员，其结构图如图3所示，所述传感器节点包括数据采集模块、数据处理模块和无线通信模块；其中无线通信模块主要完成节点间的无线通信以及控制信息的交换和数据的收发等；数据处理器模块是传感器节点的核心，具有存储和计算能力，主要负责数据的处理、节点设备的管理和控制，或者对数据进行转发；数据采集模块主要完成数据信号的转换。

无线传感器节点采集所需数据，要通过各种类型传感器来实现。通过在节点上安装不同传感器，采集不同类型的物理信号，方便实行节点功能扩展或转换。在本发明中主要监测的参数有压力和椅上贴身处的温度，因此所述传感器节点包括与协调器节点连接的压力检测传感器；所述压力传感器包括半桥式称重传感器和A/D转换器，半桥式称重传感器通过A/D转换器与协调器节点连接。

压力检测传感器包括两个半桥式称重传感器和24位A/D转换器HX711芯片，其与CC2430连接组成的压力传感节点的电路图如图4所示。HX711芯片集成了包括稳压电源、片内时钟振荡器等其它同类型芯片所需要的外围电路，具有集成度高、响应速度快、抗干扰性强等优点。该芯片的输入通道可任意选取通道A或通道B，与其内部的低噪声可编程放大器相连。通道A的可编程增益为128或64，对应的满额度差分输入信号幅值分别为±20mV或±40mV。通道B则为固定的64增益，用于系统参数检测。该芯片内提供的稳压电源可以直接向外部传感器和芯片内的A/D转换器提供电源。芯片内的时钟振荡器不需要任何外接器件。上电自动复位功能简化了开机的初始化过程。

体温检测传感器采用DS18B20数字温度传感器芯片，其与CC2430连接组成的温度传感节点的电路图如图5所示。采用寄生处理器电源供电方式，GND和VDD同时接地，DQ输出直接与I/O连接，I/O上拉方式解决电流供应问题。

网络层硬件主要是ZigBee-WiFi网关和GSM模块。

ZigBee-WiFi网关硬件连接如图6所示。ZigBee-WiFi网关的WiFi模块基于RS232/485接口，符合无线网络协议IEEE802.11b/g标准，内嵌TCP/IP协议栈，能够实现用户串口RS232/485数据到无线网络之间的转换。电源模块输入电压为5V，通过DCDC转换输出3.3V供给ZigBee模块和WiFi模块。WiFi与RS232的转换主要通过WiFi模块将接收到的无线数据转换成UART数据，与ZigBee芯片的RS232接口连接，这种链路可将RS232数据转换成WiFi信号传送出去，通过WiFi空中协议发送至智能终端(比如智能手机、笔记本电脑等支持WiFi的智能终端)。

GSM模块主通信模块采用中国大唐公司生产的DTM6211。该模块为TD-SCDMA&GSM(GPRS)双模无线模块，主要为短信发送和数据业务提供无线接口。内部集成H.324协议栈，使得视频电话的功能实现更为简单；SMS业务支持TEXT和PDU模式，便于开发中英文短信息的发送和接收。支持标准AT指令，遵循3GPP TS27.005和3GPPTS27.007；ITU-T V.25ter协议，便于通过串行接口(RS232)进行控制。

图7为感知层跌落检测ZigBee应用程序流程图。首先，协调节点初始化协议栈，并对信道进行扫描，当发现空闲信道时便创建一个网络，等待子节点的入网请求，有子节点响应时，与子节点建立绑定，为子节点分配地址，并开始等待子节点发送数据，接收完数据后进行预处理，通过UART通信，发送给ZigBee-WiFi网关和GSM模块。协调节点需要一直监听网络中子节点的信号，所以协调节点要一直处于工作状态。传感器节点通过扫描发现协调节点，并向协调节点发送入网请求并要求绑定，加入网成功后，设置工作模式对相关参数进行配置并启动定时器。然后ZigBee传感器节点执行温度传感器(压力传感器)驱动程序，获得数据并进行数据包头设置，然后打包经射频模块发送给协调节点。

图8为短信发送子程序流程图，通过GSM通信模块发送警报信息到远程手机上。GSM通信模块支持Text和PDU两种模式。由于PDU模式采用十六进制编码方式可以传输中英文和数字，通用性强，所以在研究中采用PDU模式传输短信息。本发明设计中采用PDU模式进行短信息传输。根据AT指令来控制GSM模块发送短信息，AT指令控制发送短信息步骤：

1)AT+CSCA＝“+8613800000000”+回车，设置短信息中心的号码(GSM模块号码)；

2)用AT+CMGF＝X来设置短消息发送格式。X为0代表选用PDU格式；1代表选用TEXT格式；本系统采用PDU格式编码进行短消息的收发。

3)以PDU格式发送短消息，先将信息中心号码和手机号码进行翻转，其次将所编辑的字符串转换成Unicode代码后，组合形成PDU串后以Ctrl+Z结束并发送。所用AT指令为：AT+CMGS＝x(x为用户信息字节数)。本发明发送中文短信“危险，老人可能跌落！”，其PDU编码为“53719669ff0c80014eba53ef80fd8dcc843dff01”。

上位机程序分为两个，一个是在Windows系统下实现的，另外一个是在Android系统下实现的。本发明主要介绍Android系统下的上位机程序。程序流程图如图9所示。Android系统智能终端利用基于TCP的Socket通信对感知层数据进行接收。然后对传感器数据进行融合处理，确定老年人是否从椅上或床上跌落。如果发现跌落，调用终端振动、响铃等提示功能提示终端用户及时打开摄像头查看处理，并且在用户没有发现提示或者没有随身携带终端的情况下，终端后台自动发送短信给其他监护人或家属，并拨打指定的呼救电话以确保有人及时赶到现场施救。

本系统运用自适应加权融合算法来处理多个传感器的监测值，进而获取较为精确的温度值和压力值，提高跌落检测准确性。

自适应加权融合算法是只需依靠各传感器所提供的测量数据自适应地寻找其对应的权数就可融合出均方误差最小的数据融合值。本发明的融合模型如图10所示。

本发明使用了4个压力传感器，其采集时间同步，每分钟采集10次，则每个压力传感器每分钟的采样平均值

${\stackrel{\‾}{X}}_i=\frac{1}{10}\underset{k=1}{\overset{10}{\mathrm{\Σ}}}{X}_i\left(k\right)---\left(1\right)$

其中X_i(k)表示每个压力传感器第k次的采样值，i＝1,2,3,4。

每个压力传感器的方差为：

${\mathrm{\σ}}_i^2=\frac{1}{10}\underset{k=1}{\overset{10}{\mathrm{\Σ}}}{({\stackrel{\‾}{X}}_i-X_i\left(k\right))}^2---\left(2\right)$

融合后的真值和加权因子满足以下两式:

$\hat{X}=\underset{i=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{W}_i{X}_i---\left(3\right)$

其中W_i为加权因子，且

$\underset{i=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{W}_i=1---\left(4\right)$

由于总均方差为X_i相互独立且为X的无偏估计，则σ²可以表示为：

$\begin{array}{c}{\mathrm{\σ}}^2=E[\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{W}_i^2{(X-X_i)}^2+2\underset{\underset{i\≠j}{i=1,j=1}}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{W}_i{W}_j\left({X-X}_i\right)(X-X_j)]\\ =\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{W}_i^2{\mathrm{\σ}}_i^2\end{array}---\left(5\right)$

由式(5)知总均方差σ²是关于各加权因子的多元二次函数，因此σ²必然存在最小值，结合约束条件(4)式可以求出极值，因此可以得出σ²取最小值时对应的加权因子最后得出融合估计值

$\stackrel{\widehat{\‾}}{X}=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{W}_i{\stackrel{\‾}{X}}_i---\left(6\right)$

同样的方法可以得到温度的融合估计值。

测量精度较高的传感器具有较高的加权因子，对可能存在的粗大疏失误差通过加权因子进行“否定”，并通过加权因子抑制误差对数据计算带来的影响，确保整个数据融合值的精确性，提高了数据处理过程的容错性，具有很强的适应性。

本发明采用温度传感器节点检测环境温度，将环境温度与坐垫内的温度进行对比，进一步提高警报的正确率。当有警报信息产生，PC和Android终端可以及时做出处理，并提示用户，手机也可以很快接收到GSM模块发来的“危险，老人可能跌落！”的提示短信。

以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明，显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (7)

1.基于ZigBee的老人椅上跌落警报系统，其特征在于：包括感知层、网络层和应用层；所述感知层采用ZigBee网络对老年人椅上状态数据进行检测，负责跌落检测；所述网络层用于接收感知层数据并将报警信息发送给应用层。

2.根据权利要求1所述的基于ZigBee的老人椅上跌落警报系统，其特征在于：所述感知层包括协调器节点、传感器节点；所述协调器节点负责将传感器节点采集到的数据进行汇集和自适应加权数据融合。

3.根据权利要求1所述的基于ZigBee的老人椅上跌落警报系统，其特征在于：所述网络层接收到感知层数据后通过GSM网络把警报信息以短信的形式发送给智能终端。

4.根据权利要求2所述的基于ZigBee的老人椅上跌落警报系统，其特征在于：所述传感器节点包括数据采集模块、数据处理模块和无线通信模块；所述无线通信模块用于完成节点间的无线通信以及控制信息的交换和数据的收发；所述数据处理模块负责数据的处理、节点设备的管理和控制，或者对数据进行转发；所述数据采集模块主要完成数据信号的转换。

5.根据权利要求2所述的基于ZigBee的老人椅上跌落警报系统，其特征在于：所述传感器节点包括与协调器节点连接的压力检测传感器；所述压力传感器包括半桥式称重传感器和A/D转换器，半桥式称重传感器通过A/D转换器与协调器节点连接。

6.根据权利要求2所述的基于ZigBee的老人椅上跌落警报系统，其特征在于：所述传感器节点还包括与协调器节点连接的体温检测传感器。

7.根据权利要求5或6所述的基于ZigBee的老人椅上跌落警报系统，其特征在于：协调器节点负责将传感器节点采集到的数据进行汇集和自适应加权数据融合，所述自适应加权数据融合的具体方法为：

利用m个传感器，其采集时间同步，每分钟采集n次，则每个传感器每分钟的采样平均值

${\stackrel{\‾}{X}}_i=\frac{1}{n}\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{X}_i\left(k\right)---\left(1\right)$

其中X_i(k)表示每个传感器第k次的采样值，i＝1,2,3,·····n

每个传感器的方差为：

融合后的真值和加权因子满足式(2)(3)，其中m表示传感器个数：

$\hat{X}=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{W}_i{X}_i---\left(3\right)$

其中W_i为加权因子，且

$\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{W}_i=1---\left(4\right)$

由于总均方差为X_i相互独立且为X的无偏估计，0则σ²可以表示为：

$\begin{array}{c}{\mathrm{\σ}}^2=E[\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{W_i}^2{(X-X_i)}^2+2\underset{\underset{i\≠j}{i=1,j=1}}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{W}_i{W}_j(X-X_i)(X-X_j)\\ =\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{W_i}^2{\mathrm{\σ}}_i^2\end{array}---\left(5\right)$

由式(5)知总均方差σ²是关于各加权因子的多元二次函数，因此σ²必然存在最小值，结合约束条件(4)式可以求出极值，因此可以得出σ²取最小值时对应的加权因子 $W_i^{\′}1/{\mathrm{\σ}}_i^2\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}(1/{\mathrm{\σ}}_i^2),$ 最后得出融合估计值

$\stackrel{\widehat{\‾}}{X}=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{W}_i{\stackrel{\‾}{X}}_i---\left(6\right).$