EP2207154B1 - Procédé et dispositif de détection de chute - Google Patents

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EP2207154B1
EP2207154B1 EP10305024A EP10305024A EP2207154B1 EP 2207154 B1 EP2207154 B1 EP 2207154B1 EP 10305024 A EP10305024 A EP 10305024A EP 10305024 A EP10305024 A EP 10305024A EP 2207154 B1 EP2207154 B1 EP 2207154B1
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EP
European Patent Office
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user
vector
fall
detecting
acceleration
Prior art date
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Active
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EP10305024A
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EP2207154A1 (fr
EP2207154B8 (fr
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Laurent Magdelaine
Eric Martin
Philippe Mate
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Info Network Systems
Original Assignee
Info Network Systems
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Publication date
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Application filed by Info Network Systems filed Critical Info Network Systems
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Application granted granted Critical
Publication of EP2207154B1 publication Critical patent/EP2207154B1/fr
Publication of EP2207154B8 publication Critical patent/EP2207154B8/fr
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    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/02—Alarms for ensuring the safety of persons
    • G08B21/04—Alarms for ensuring the safety of persons responsive to non-activity, e.g. of elderly persons
    • G08B21/0407—Alarms for ensuring the safety of persons responsive to non-activity, e.g. of elderly persons based on behaviour analysis
    • G08B21/043—Alarms for ensuring the safety of persons responsive to non-activity, e.g. of elderly persons based on behaviour analysis detecting an emergency event, e.g. a fall
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
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    • G08B21/04—Alarms for ensuring the safety of persons responsive to non-activity, e.g. of elderly persons
    • G08B21/0438—Sensor means for detecting
    • G08B21/0446—Sensor means for detecting worn on the body to detect changes of posture, e.g. a fall, inclination, acceleration, gait
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B29/00—Checking or monitoring of signalling or alarm systems; Prevention or correction of operating errors, e.g. preventing unauthorised operation
    • G08B29/18—Prevention or correction of operating errors
    • G08B29/20—Calibration, including self-calibrating arrangements
    • G08B29/24—Self-calibration, e.g. compensating for environmental drift or ageing of components
    • G08B29/26—Self-calibration, e.g. compensating for environmental drift or ageing of components by updating and storing reference thresholds

Definitions

  • the present invention relates to a method of detecting a fall of a person and the device associated with this method.
  • known devices of the prior art in the form of medallion, bracelets, or belts, allowing their user to send a call for help by means of a voluntary decision, such as pressing a button push, in case of distress or discomfort.
  • a major disadvantage of these devices of the prior art is to require a voluntary action by the user to trigger the sending of the alert signal.
  • a fall detection device must therefore be the least inconvenient in the habits or activities of the user, and also, said device must be discreet so that the user does not refuse to wear it vis-à-vis his entourage .
  • said device must be easily attached to a simple place.
  • the detection at the wrist is more difficult because we do not know the position of the trunk of the user.
  • the sensor adopted by most devices of the prior art for the fall detection is the accelerometer for measuring shocks and movements.
  • the devices of the prior art have encountered major difficulties in positioning an accelerometer at the wrist of the user.
  • the document US-2007/0146145 proposes a method and a device for detecting a fall using accelerometer measurements on 3 axes and processing said accelerometer data in order to observe the activity or the inactivity of the wearer, to deduce indications relating to his state, and to trigger possibly the transmission of an alarm signal.
  • the processing means arrive by double integration of the acceleration measurements at polar coordinates representing the position of the user.
  • a fall detection device must absolutely avoid triggering alerts inadvertently, the accumulation of false alerts to remote assistance centers, or other people, discrediting the detection and may cause unnecessary interventions.
  • This multiplication of the measuring means increases the size of the detection device, which goes against the criteria of discretion of the device in the life of the user, and especially the cost of the device.
  • the invention relates to a method and a device for detecting a fall of a user, as claimed.
  • the method of detecting a fall of a user according to the invention is carried out by means of a detection device carried by a user.
  • the invention means a person, such as an elderly person, a disabled person, a patient of a medical center, or .. an isolated worker, said person being likely to fall, to feel unwell, and to fall unconscious because of his difficulties, his disability or the conditions of his activity.
  • FIG. figure 1 Such a detection device 10 used for the implementation of the method according to the invention is illustrated in FIG. figure 1 .
  • Said detection device 10 comprises a closed housing 12, sealed, and connected to fixing means 14.
  • the housing 12 is composed of two half-parts of polymer material obtained by injection / molding, the sealing of said housing being achieved through an assembly by ultrasonic welding of the two half-parts.
  • the fastening means 14 support the housing and attach the assembly thus formed to a body portion of said user.
  • the housing 12 and its attachment means 14 will take the form of a bracelet, a pendant or a device attached to the belt.
  • Said housing 12 encloses power supply means 16, means for transmitting an alert signal 18, an accelerometer 20, and processing means 22 for measurements provided by the accelerometer.
  • the power supply means 16 take the form of at least one commercial battery, such as a so-called "button” battery of a few hundred milliampere hours to give an order of ideas.
  • the transmission means 18 are capable of sending an electromagnetic, radiofrequency or other waveform warning signal to a remote assistance center or to any other designated person, directly or via a base connected to a network of telephones.
  • telecommunication such as Internet, GSM or other.
  • the accelerometer 20 is a three-axis accelerometer
  • the processing means 22 comprise calculation means 24 and storage means 26 in the form of a random access memory and a mass memory.
  • the detection device 10 comprises means of voluntary call 28, such as a push button, allowing the user to trigger itself an alert signal, the automatic detection of fall being placed as a complement to the voluntary call of the user.
  • the method according to the invention aims at to perform a reliable treatment, and economic in terms of electrical energy consumption, measurements made by the accelerometer to deduce the supposed behavior of the wearer.
  • said method consists in classifying the behavior of the user on the basis of indicators of his activity resulting from the acceleration measurements acquired by the accelerometer 20 and deferring the triggering of an alert signal so as to avoid false alerts.
  • only acceleration measurements are used to deduce the activity of the carrier.
  • the invention also covers a drop detection method that would use measurements of another physical quantity in parallel with the steps of the method as will now be described.
  • the method according to the invention focuses solely on the perception of accelerations.
  • the acceleration measurements made by the accelerometer 20 of the detection device 10 comprise several components.
  • the user and therefore the accelerometer 20 attached to a part of his body are subjected to a constant acceleration to the ground due to gravity.
  • This user-specific acceleration component is due to accelerations experienced or initiated by the part of the body at which the accelerometer is fixed as well as the whole body.
  • the perceived accelerations are due to movements of the forearm, the arm and finally the whole body, thus revealing the activity, more or less important and disordered, of the user.
  • the previous acceleration measurements make it possible to establish variables relating to the gravity and the nature of the activity of the wearer, defining a state of perception.
  • Each new acceleration measure modifies said variables and changes the perception state that is used to trigger an alert or not.
  • the solution adopted by the invention to arrive at an estimate of the gravity vector with a good confidence rate is to use a sphere of unit radius discretized in several vertices to model all the possible directions of the unit vector g , and a stochastic calculation to determine the probability carried by each vertex that the vector g is exactly in the direction indicated by this vertex.
  • the figure 2 can be chosen a tetrahedron, an octahedron, a hexahedron (cube), an icosahedron or a dodecahedron, having respectively 4, 6, 8, 12 and 20 vertices, the dodecahedron being the solid giving the best results because of the density of its mesh.
  • the general principle of the invention for determining the gravity vector g is therefore to determine for each vertex the probability that said gravity vector is exactly in the direction indicated by said vertex.
  • the determination of the probabilities carried by a set of certain directions of the vector g makes it possible to deduce the probable direction of this vector as well as the degree of confidence in this direction.
  • the vector thus obtained being of the form: ⁇ . g , it must be normalized in order to obtain the probable vector g , the degree of confidence then being a function of ⁇ .
  • the solution adopted to determine the probability carried by each vertex of the selected solid is in the field of stochastic and Bayesian inference, in particular Markov chains and more precisely H.M.M. (Hidden Markov Model) or hidden Markov chains.
  • the set of vertices of the Platonic solid used represents the states of a Markov chain used within a hidden Markov model and whose coefficients of the transition matrix Tr are function of the distance (linear or angular) between two vertices, and the emitting function Em is a function of the own acceleration vector v , deduced by subtracting the vector g designated by each vertex to the observed accelerometric vector w .
  • v n w - g n .
  • the transition matrix Tr can be simplified by taking into account only the direct neighbors. of each vertex, thus defining the elemental lattice of the Markov chain where each vertex, as illustrated in figure 3 , in addition to being connected to itself, is connected to each of its neighbors.
  • the emission function Em can also simplify the emission function Em by defining the probability of emission as a function of a supposedly Gaussian distribution of the norm of the vector v .
  • the probabilities carried by a set of certain directions of the gravity vector allow us to deduce the most probable direction for this vector, while determining its degree of confidence, the gravity detector behaves substantially like a two-axis probabilistic gyroscope.
  • the raw acceleration measurements provided by the accelerometer 20 undergo a normalization step 40.
  • said normalization 40 consists of applying offsets and scaling coefficients to the raw measurements in order to obtain a representation of said measurements in the form of a standardized three-dimensional vector.
  • a simple criterion used to determine the parameters of this normalization is that, in the absence of proper acceleration or when it is very close to zero, and whatever the position of the detection device, the norm of the vector measured w , which is then substantially equal to g , must be as close as possible to one.
  • the Platonic solid preferably used is a hexahedron, a cube.
  • the application 42 of the transition matrix introduces a probabilistic blur on the knowledge of the direction of the vector g .
  • the transition matrix Tr has been implemented by taking into account only the direct neighbors of each vertex of the selected solid, it is therefore defined by a single rotation coefficient ⁇ .
  • the coefficient of the transition matrix Tr from a vertex to itself is then 1- ⁇ , and that of transition from one vertex to one of its neighbors is ⁇ / 3, the others being considered null (or very close to zero).
  • This rotation coefficient ⁇ then represents the probability that, from one instant to another, the direction of gravity has moved from a vertex to a neighboring vertex.
  • the evaluation function 46 can determine the most probable direction for the gravity vector g , performing the weighted vector sum.
  • the vector thus obtained, of the form ⁇ . g denotes the most likely direction for g , and its norm ⁇ is proportional to the concentration of probabilities around that direction.
  • the unitarization function 48 in order to obtain the vector g , and the confidence function 50 provides the confidence rate in this direction, which is a function of the norm ⁇ .
  • the Markov chain making it possible to obtain an estimate of the vector g at the output of the unitarization function 48 introduces a form of inertia to the change, it is therefore necessary to delay the observed acceleration vector w with the help of the delay function 52 to obtain, by the subtraction function 54, the own acceleration vector v delayed.
  • the following information is available: an estimate of the terrestrial gravity vector g , an indicator of the confidence rate of this vector, a function of ⁇ , and therefore, by subtraction, an estimate of the vector d clean acceleration v .
  • the detection method according to the present invention then provides for the transformation and aggregation of said data into indicators, both qualitative and quantitative, of the user's activity.
  • the detection method according to the invention then provides a classification step of the behavior of the user made from these observation parameters.
  • the behavior classifier is implemented in the form of a hidden state machine Markov (H.M.M.), whose hidden part represents the state of the carrier and the observable part is provided by the previously calculated indicators.
  • H.M.M. hidden state machine Markov
  • a simplified version of the possible states, or equivalence classes, of the user's behavior is represented on the figure 5 : a rest state 56, an active state 58, a falling state 60 and a state of unconsciousness 62.
  • Each of these states (56,58,60,62) carries the probability that the user is in this state, function of the previous state and new observations.
  • probabilities oscillate between active state 58 and rest 56.
  • the probabilities of being in one of the four states (56,58,60,62) of the automaton evolve over the observations, and it is enough to examine the probability of the state of unconsciousness 62 to decide the sending an alert using the transmission means 18 as soon as it passes a predetermined threshold corresponding to a supposed abnormal behavior of the user.
  • the fall detection method that has just been described can be implemented in processing means 22 taking for example the form of a microcontroller.
  • the storage means 26 require only a useful random access memory of about 200 bytes and a useful mass memory of about 6 kilobytes. Also, with a 16-bit microcontroller, the computing times achieved by the processing means 22 accelerometer data 4 megahertz range between 0.3 milliseconds and 1.4 milliseconds with an average of about 0.6 milliseconds.
  • the accelerometric acquisitions are performed at 25 Hertz in normal mode and can go down to 1 Hertz in the case of prolonged rest or during the user's sleep.
  • the method according to the invention makes it possible to limit the useful capacities of the processing means, hence a significant decrease in their consumption of electrical energy and a significant extension of the autonomy of the detection device vis-à-vis those obtained with the detection methods of the prior art. More precisely, the implementation of the detection method as just described in said processing means 22 makes it possible to obtain a detection device 10 whose autonomy is at least greater than one year for means power supply 16 providing at most five hundred milliamperes-hours.
  • a two-axis accelerometer may be sufficient to perform a reliable and economical fall detection using the method according to the invention.
  • the invention also covers the applications of the detection method which has just been described to movements other than a fall, as well as to persons or objects in situations different from those set out above.

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Description

  • La présente invention est relative à un procédé de détection de chute d'une personne et au dispositif associé à ce procédé.
  • On sait que chez les personnes âgées, une personne sur trois présente des risques de chute, chaque chute étant susceptible d'engendrer des risques pour la personne et une perte supplémentaire d'autonomie : les séquelles psychologiques laissées par une longue période d'immobilité consécutive à une chute et sans assistance étant un facteur important de cette perte d'autonomie et conduisant généralement à l'arrêt du maintien à domicile.
  • On sait aussi que dans certaines professions, une personne peut être amenée à travailler seule, et parfois même seule dans des conditions dangereuses.
  • Aussi, qu'il s'agisse d'une personne âgée, handicapée, ou d'un patient se trouvant dans un établissement de santé, en milieu médicalisé ou à domicile, ou qu'il s'agisse d'une personne travaillant dans un milieu à risque ou de manière isolée, il est nécessaire que ladite personne puisse elle-même facilement alerter les secours lors d'un malaise ou d'un quelconque incident.
  • Ainsi, on connaît des dispositifs de l'art antérieur sous forme de médaillon, de bracelets, ou de ceintures, permettant à leur utilisateur d'envoyer un appel au secours par l'intermédiaire d'une décision volontaire, tel un appui sur un bouton poussoir, en cas de détresse ou de malaise.
  • Ces dispositifs de l'art antérieur permettent de transmettre un signal d'alerte à un centre de téléassistance, ou à toute autre personne désignée, directement ou par l'intermédiaire d'une base reliée à un réseau de télécommunication tel qu'Internet, GSM ou autre.
  • Un inconvénient majeur de ces dispositifs de l'art antérieur est de nécessiter une action volontaire de l'utilisateur pour déclencher l'envoi du signal d'alerte.
  • Hors, en cas de chute suite à un accident ou un malaise, l'utilisateur est généralement surpris et ne dispose pas du temps nécessaire pour réagir et déclencher l'alerte avant ou pendant la chute. Et après la chute, la personne peut être inconsciente ou bien dans un état ou une position l'empêchant d'actionner le dispositif d'alerte.
  • C'est pour répondre aux besoins de ces personnes susceptibles de chuter et de se trouver en détresse dans certaines situations qu'ont été développé des dispositifs portés par l'utilisateur, capables de surveiller le comportement d'un utilisateur et d'identifier un mouvement suspect correspondant à une chute pour déclencher automatiquement l'envoi d'un signal d'alerte.
  • Cependant, plusieurs difficultés se posent dans l'élaboration de ces dispositifs de détection de chute.
  • Tout d'abord, ces dispositifs sont difficilement acceptés par leur utilisateur, et, de plus, dans le cas de la détection de chute de personnes âgées intéressant particulièrement l'invention, près de la moitié des chutes ayant lieu de nuit et lors de la toilette, ledit dispositif doit quasiment être porté en permanence.
  • Un dispositif de détection de chute doit donc être le moins gênant dans les habitudes ou les activités de l'utilisateur, et aussi, ledit dispositif doit être discret afin que l'utilisateur ne refuse pas de le porter vis-à-vis de son entourage.
  • Aussi, ledit dispositif doit pouvoir être facilement fixé à un endroit simple.
  • Une position intéressante retenue par plusieurs dispositifs de l'art antérieur est le poignet de l'utilisateur, lesdits dispositifs se présentant sous la forme de bracelets.
  • En effet, cet emplacement permet de répondre de manière optimale aux contraintes énoncées ci-dessus en se portant à la manière d'une montre ou d'un autre bijou.
  • Toutefois, à la différence d'un dispositif placé par exemple sur le thorax de l'utilisateur, la détection au niveau du poignet est plus difficile car on ne connaît pas la position du tronc de l'utilisateur.
  • Plus en détails, le capteur adopté par la plupart des dispositifs de l'art antérieur pour la détection de chute est l'accéléromètre permettant de mesurer les chocs et les mouvements.
  • Les dispositifs de l'art antérieur se sont heurtés à des difficultés majeures en positionnant un accéléromètre au niveau du poignet de l'utilisateur. Premièrement, les nombreux mouvements possibles du bras peuvent être interprétés comme une chute, et, deuxièmement, il n'existe pas de repère évident et fiable dans l'espace et par rapport au sol à la position du corps.
  • En raison de ces difficultés, nombre de dispositifs de l'art antérieur commettent des erreurs de détection et déclenchent de fausses alertes.
  • Par exemple, le document US-2007/0146145 propose un procédé et un dispositif de détection de chute utilisant des mesures accélérométriques sur 3 axes et traitant lesdites données accélérométriques afin d'observer l'activité ou l'inactivité du porteur, d'en déduire des indices relatifs à son état, et de déclencher éventuellement la transmission d'un signal d'alarme.
  • Selon ce document de l'art antérieur, les moyens de traitement parviennent par double intégration des mesures d'accélération à des coordonnées polaires représentant la position de l'utilisateur.
  • Ensuite, les évolutions de ces coordonnées sont comparées à plusieurs séries préenregistrées correspondant à des mouvements ou des comportements particuliers du porteur, ceci afin de transmettre un signal d'alarme en cas d'identification d'un comportement anormal.
  • Plus en détails, dans ce document de l'art antérieur, il est prévu d'extraire la composante gravité de l'accélération totale afin de connaître l'accélération dynamique, dite propre, subie par le porteur, et de différer l'envoi d'un signal d'alarme, par exempte jusqu'à ce que les accélérations dépassent un certain seuil, ou jusqu'à ce qu'une période d'inactivité dépasse une durée limite.
  • Toutefois, malgré ces étapes de traitement des données accélérométriques, le procédé de détection de chute décrit dans ce document US-2007/0146145 ne parvient pas à une estimation fiable de la composante gravité et de la direction probable du vecteur gravité, ce qui peut conduire à des erreurs de détection et au déclenchement de fausses alertes.
  • Or, un dispositif de détection de chute doit absolument éviter de déclencher des alertes de manière intempestive, l'accumulation de fausses alertes vers les centres de téléassistance, ou d'autres personnes, décrédibilisant la détection et pouvant entraîner des interventions inutiles.
  • Pour parer à ces erreurs et s'assurer de la détection d'une chute, d'autres dispositifs antérieurs, tels que celui décrit dans le brevet français FR-2874727 du même demandeur, comprennent en plus des moyens de mesure d'autres grandeurs physiques, tels des capteurs de chocs, des centrales inertielles, des capteurs de température, ou d'autres, dans le but de chercher à corréler les mesures d'accélérations avec d'autres indices tels que la fréquence cardiaque et la tension artérielle, la température corporelle, ou même le niveau sonore ambiant.
  • Cette multiplication des moyens de mesure augmente l'encombrement du dispositif de détection, ce qui va à l'encontre des critères de discrétion du dispositif dans la vie de l'utilisateur, et surtout le coût du dispositif.
  • De plus, la multiplication des capteurs diminue aussi l'autonomie électrique de ces dispositifs, cela s'avère particulièrement gênant dans les cas, comme par exemple pour les personnes âgées, où le dispositif doit être porté quasiment en permanence.
  • Enfin, un autre obstacle rencontré par les dispositifs de l'art antérieur dans le cadre de la surveillance d'une personne âgée concerne la grande proportion de chutes se produisant dans la salle de bain, lesdits dispositifs de détection doivent donc au moins être résistant à l'eau.
  • Aussi, c'est un objectif de la présente invention de pallier les inconvénients rencontrés avec les dispositifs de l'art antérieur en proposant un procédé de détection de chute d'un utilisateur limitant les erreurs de détection et la consommation électrique des moyens de mesure et de calcul utilisés pour la réalisation d'un dispositif de détection portable en permanence, discret, peu encombrant, peu coûteux et étanche.
  • A cet effet, l'invention a pour objet un procédé et un dispositif de détection de chute d'un utilisateur, tels que revendiqués.
  • La présente invention est maintenant décrite en détail suivant un mode de réalisation préférentiel, particulier du procédé et du dispositif associé, non limitatif, cette description étant effectuée en regard des dessins annexés sur lesquels les différentes figures représentent :
    • figure 1 : une représentation schématique sous forme de diagramme d'un dispositif de détection pour la mise en oeuvre d'un procédé de détection selon l'invention,
    • figure 2 : une représentation des différents solides pouvant être utilisés pour l'étape d'extraction de la gravité du procédé de détection selon l'invention,
    • figure 3 : une représentation du treillis d'une chaîne de Markov pouvant être utilisée pour l'étape d'extraction de la gravité du procédé de détection selon l'invention,
    • figure 4 : une représentation schématique de l'étape d'extraction de la gravité du procédé de détection selon l'invention,
    • figure 5 : une représentation d'un automate de Markov à états cachés utilisé pour l'étape de classification comportementale du procédé de détection selon l'invention.
  • Le procédé de détection de chute d'un utilisateur selon l'invention est effectué grâce à un dispositif de détection porté par un utilisateur.
  • Par utilisateur, l'invention entend une personne, tel une personne âgée, handicapée, un patient d'un centre médical, ou.. un.. travailleur isolé, ladite personne étant susceptible de chuter, de faire un malaise, et de tomber inconscient en raison de ses difficultés, de son handicap ou des conditions de son activité.
  • Un tel dispositif de détection 10 utilisé pour la mise en oeuvre du procédé selon l'invention est illustré en figure 1.
  • Ledit dispositif de détection 10 comprend un boîtier fermé 12, étanche, et relié à des moyens de fixation 14.
  • Dans un mode de réalisation préféré, le boîtier 12 est composé de deux demi-parties en matériau polymère obtenues par injection/moulage, l'étanchéité dudit boîtier étant réalisée grâce à un assemblage par soudure aux ultrasons des deux demi-parties.
  • Les moyens de fixation 14 permettent de supporter le boîtier et d'attacher l'ensemble ainsi formé à une partie du corps dudit utilisateur.
  • De préférence, le boîtier 12 et ses moyens de fixation 14 prendront la forme d'un bracelet, d'un pendentif ou d'un dispositif accroché à la ceinture.
  • Ledit boîtier 12 renferme des moyens d'alimentation 16, des moyens de transmission d'un signal d'alerte 18, un accéléromètre 20, et des moyens de traitement 22 des mesures fournies par l'accéléromètre.
  • Avantageusement, les moyens d'alimentation 16 prennent la forme d'au moins une pile du commerce, telle une pile dite « bouton » de quelques centaines de milliampères-heure pour donner un ordre d'idées.
  • Les moyens de transmission 18 sont susceptibles d'envoyer un signal d'alerte par ondes électromagnétiques, radiofréquence ou autre, vers un centre de téléassistance ou vers toute autre personne désignée, directement ou par l'intermédiaire d'une base reliée à un réseau de télécommunication tel qu'Internet, GSM ou autre.
  • De préférence, l'accéléromètre 20 est un accéléromètre trois axes, et les moyens de traitement 22 comprennent des moyens de calcul 24 et des moyens de mémorisation 26 sous forme d'une mémoire vive et d'une mémoire de masse.
  • Bien entendu, le dispositif de détection 10 comprend des moyens d'appel volontaire 28, tel un bouton poussoir, permettant à l'utilisateur de déclencher lui-même un signal d'alerte, la détection automatique de chute se plaçant comme un complément à l'appel volontaire de l'utilisateur.
  • Afin d'augmenter l'autonomie et de diminuer au maximum l'encombrement et le poids du dispositif de détection 10, le procédé selon l'invention a pour objectif d'effectuer un traitement fiable, et économique en terme de consommation d'énergie électrique, des mesures effectuées par l'accéléromètre pour en déduire le comportement supposé du porteur.
  • A cet effet, ledit procédé consiste à classifier le comportement de l'utilisateur à partir d'indicateurs de son activité issus des mesures d'accélération acquises par l'accéléromètre 20 et à différer le déclenchement d'un signal d'alerte afin d'éviter les fausses alertes.
  • Dans un mode de réalisation préféré du procédé de détection selon l'invention, seules des mesures d'accélération sont utilisées pour déduire l'activité du porteur.
  • Bien entendu, l'invention couvre aussi un procédé de détection de chute qui utiliserait des mesures d'une autre grandeur physique en parallèle des étapes du procédé telles qu'elles vont maintenant être décrites.
  • Ainsi, le procédé selon l'invention s'attache uniquement à la perception des accélérations.
  • Les mesures d'accélération effectuées par l'accéléromètre 20 du dispositif de détection 10 comprennent plusieurs composantes.
  • Tout d'abord, l'utilisateur et donc l'accéléromètre 20 fixé à une partie de son corps sont soumis à une accélération constante vers le sol due à la gravité.
  • A la perception de la gravité va s'ajouter la composante due à l'activité du porteur.
  • Cette composante d'accélération propre à l'utilisateur est due aux accélérations subies ou initiées par la partie du corps au niveau de laquelle est fixé l'accéléromètre ainsi que par tout le corps.
  • Ainsi, dans le cas d'une réalisation sous forme de bracelet, les accélérations perçues sont dues aux mouvements de l'avant-bras, du bras et finalement de tout le corps, révélant ainsi l'activité, plus ou moins importante et désordonnée, de l'utilisateur.
  • Dans le cas d'une chute, les accélérations sont proches d'une apesanteur relative qui va être perçue jusqu'au choc avec le sol, puis, si l'utilisateur est inconscient suite à la chute, une inactivité sera perçue.
  • On s'aperçoit donc que les mesures d'accélération et l'observation de leurs variations vont permettre de déduire, outre la direction du bas, le niveau d'activité et la cohérence de cette activité de l'utilisateur.
  • Aussi, dans le présent procédé, les mesures d'accélérations antérieures permettent d'établir des variables, relatives à la gravité et à la nature de l'activité du porteur, définissant un état de perception. Chaque nouvelle mesure d'accélération modifie lesdites variables et fait évoluer l'état de perception qui est utilisé pour déclencher ou non une alerte.
  • Aussi, dans un mode de réalisation préféré, le procédé de détection de chute prévoit la réalisation par les moyens de traitement 22 d'une chaîne de traitement des mesures acquises par l'accéléromètre 20 composée des étapes suivantes :
    • normalisation des mesures d'accélération en données d'accélération,
    • extraction de la composante gravité desdites données,
    • transformation et agrégation desdites données en indicateurs, tant qualitatifs que quantitatifs, de l'activité de l'utilisateur,
    • classification du comportement de l'utilisateur à l'aide desdits indicateurs,
    • déclenchement d'un signal d'alerte en cas d'observation d'un comportement supposé anormal de l'utilisateur.
  • Les mesures acquises par l'accéléromètre prennent la forme d'un vecteur w en trois dimensions, avec w = g + v, où g correspond au vecteur gravité et v à l'accélération propre, c'est-à-dire l'accélération non imputable à la gravité et qui correspond donc à un déplacement ou un mouvement de l'utilisateur.
  • Afin de déduire des indicateurs de l'activité de l'utilisateur, il est donc nécessaire de distinguer le vecteur v du vecteur g.
  • Etant donné qu'il s'agit d'une équation unique à deux inconnues, la discrimination avec certitude du vecteur gravité g est impossible.
  • Aussi, afin d'extraire le vecteur g avec une bonne probabilité, il est prévu d'utiliser les trois critères suivants simultanément :
    • critère de constance du vecteur g : la norme du vecteur g est de 1, de préférence l'unité choisie étant g égal à 9,81 m.s-2,
    • critère de proximité de la direction de la gravité : le vecteur g à l'instant t+1 est très proche du vecteur g à l'instant t, en supposant que l'intervalle de temps entre t et t+1 soit faible,
    • critère de marginalité de l'accélération propre v, l'accélération propre v étant souvent transitoire et proche du vecteur nul en moyenne.
  • Par la suite, la solution adoptée par l'invention pour parvenir à une estimation du vecteur gravité avec un bon taux de confiance est d'utiliser une sphère de rayon unitaire discrétisée en plusieurs sommets pour modéliser l'ensemble des directions possibles du vecteur g unitaire, et un calcul stochastique pour déterminer la probabilité portée par chaque sommet que le vecteur g se trouve exactement dans la direction indiquée par ce sommet.
  • Différents maillages de la sphère sont ainsi possibles, tel un maillage géodésique, mais pour des raisons d'efficacité, un maillage uniforme ayant recours aux solides platoniciens est choisi de préférence.
  • Ainsi, et comme illustré par la figure 2, il peut être choisi un tétraèdre, un octaèdre, un hexaèdre (cube), un icosaèdre ou un dodécaèdre, disposant respectivement de 4, 6, 8, 12 et 20 sommets, le dodécaèdre étant le solide donnant les meilleurs résultats en raison de la densité de son maillage.
  • Le principe général de l'invention pour déterminer le vecteur gravité g est donc de déterminer pour chaque sommet la probabilité que ledit vecteur gravité se trouve exactement dans la direction indiquée par ledit sommet.
  • Une fois ces probabilités déterminées, et dans le cas du maillage uniforme, il suffit d'effectuer la somme vectorielle de chacune des directions représentées par les sommets du solide, pondérée par la probabilité portée par ce sommet, on obtient alors un vecteur indiquant la direction probable de la gravité terrestre et dont la norme nous donne une indication sur le degré de confiance que l'on peut accorder à cette direction.
  • En résumé, la détermination des probabilités portées par un ensemble de directions certaines du vecteur g permet de déduire la direction probable de ce vecteur ainsi que le degré de confiance ce cette direction.
  • Le vecteur ainsi obtenu étant de la forme : α.g, il doit être normalisé afin d'obtenir le vecteur g probable, le degré de confiance étant alors une fonction de α.
  • La solution adoptée pour déterminer la probabilité porté par chaque sommet du solide choisi est du domaine de la stochastique et de l'inférence bayésienne, notamment des chaînes de Markov et plus précisément des H.M.M. (Hidden Markov Model) ou chaînes de Markov cachées.
  • Plus précisément, l'ensemble des sommets du solide platonicien utilisé représente les états d'une chaîne de Markov utilisée au sein au sein d'un modèle de Markov caché et dont les coefficients de la matrice de transition Tr sont fonction de la distance (linéaire ou angulaire) entre deux sommets, et la fonction d'émission Em est fonction du vecteur d'accélération propre v, déduit en soustrayant le vecteur g désigné par chaque sommet au vecteur accélérométrique observé w. Ainsi, pour chaque sommet n, on a v n = w - g n .
  • A titre d'exemple, si le solide choisi est un dodécaèdre, qui définit donc une chaîne de Markov à vingt états représentant les directions possibles du vecteur de gravité, on peut simplifier la matrice de transition Tr en ne prenant en compte que les voisins directs de chaque sommet, définissant ainsi le treillis élémentaire de la chaîne de Markov où chaque sommet, comme illustré en figure 3, en plus d'être relié à lui même, est relié à chacun des ses voisins. On peut également simplifier la fonction d'émission Em en définissant la probabilité d'émission comme fonction d'une distribution, supposée gaussienne, de la norme du vecteur v.
  • Donc, les probabilités portées par un ensemble de directions certaines du vecteur gravité nous permettent de déduire la direction la plus probable pour ce vecteur, tout en déterminant son degré de confiance, le détecteur de gravité se comporte sensiblement comme un gyroscope probabiliste deux axes.
  • La mise en oeuvre de cette chaîne de Markov pour l'extraction de la composante gravité à partir des mesures accélérométriques, soit l'implémentation d'un algorithme dans les moyens de calcul 24 du dispositif de détection 10, va maintenant être décrite dans un mode de réalisation préféré du procédé selon l'invention et en regard de la figure 4.
  • Tout d'abord, les mesures d'accélération brutes fournies par l'accéléromètre 20 subissent une étape de normalisation 40.
  • Ainsi, ladite normalisation 40 consiste à appliquer aux mesures brutes des offsets et des coefficients de mise à l'échelle afin d'obtenir une représentation desdites mesures sous forme d'un vecteur normalisé en trois dimensions.
  • Un critère simple utilisé pour déterminer les paramètres de cette normalisation, c'est qu'en l'absence d'accélération propre ou lorsqu'elle est très proche de zéro, et quelle que soit la position du dispositif de détection, la norme du vecteur mesuré w , qui est alors sensiblement égal à g, doit être le plus proche possible de un.
  • Par la suite, afin d'obtenir un bon compromis entre les capacités utiles des moyens de calcul, c'est à dire la puissance de calcul nécessaire, et la précision du résultat de l'extraction de la gravité, le solide platonicien utilisé de préférence est un hexaèdre, soit un cube.
  • Le solide choisi étant le cube, on dispose d'un vecteur P de huit coefficients, représentant l'ensemble des probabilités portées par chacun de ses sommets. La somme des probabilités de ce vecteur devant être de un, il est par conséquent initialisé avec le coefficient 1/8.
  • L'application 42 de la matrice de transition introduit un flou probabiliste sur la connaissance de la direction du vecteur g. La matrice de transition Tr a été implémentée en ne tenant compte que des voisins directs de chaque sommet du solide choisi, elle est donc définie par un unique coefficient de rotation θ. Le coefficient de la matrice de transition Tr d'un sommet à lui-même est alors de 1- θ, et celui de transition d'un sommet à un de ses voisins est de θ/3, les autres étant considérés comme nuls (ou très proches de zéro). Ce coefficient de rotation θ représente alors la probabilité pour que, d'un instant à l'autre la direction de la gravité se soit déplacée d'un sommet vers un sommet voisin.
  • Une numérotation intelligente des sommets du solide permet de connaître rapidement l'ensemble des sommets voisins de chacun. En utilisant le ou exclusif, l'implémentation du produit du vecteur v par la matrice Tr peut alors se réduire à : pour tout i variant de 0 à 7, v'[i] = (1- θ)*(v[i]) + (θ/3)*(v[i^1]+v[i^2]+v[i^4]). L'application 44 de la fonction d'émission Em fournit la probabilité qu'une observation w se produise en supposant que la direction du vecteur g se trouve exactement sur chacun des sommets n du solide. Le vecteur d'accélération propre v n correspondant peut alors facilement se calculer par une simple soustraction. Les accélérations propres étant considérées comme marginales, on suppose que la probabilité d'apparition de ce vecteur suit une distribution gaussienne fonction de sa norme. Cette fonction est implémentée sous la forme d'une table de valeurs discrétisées et les probabilités sont alors obtenues par interpolation linéaire.
  • A présent que les probabilités portées par les sommets du solide sont mises à jour au fil des nouvelles mesures, la fonction d'évaluation 46 peut déterminer la direction la plus probable pour le vecteur gravité g, effectuant la somme vectorielle pondérée. Le vecteur ainsi obtenu, de la forme α.g, désigne la direction la plus probable pour g, et sa norme α est proportionnelle à la concentration des probabilités autour de cette direction.
  • Il faut donc normaliser ce vecteur, rôle de la fonction d'unitarisation 48, afin d'obtenir le vecteur g, et la fonction de confiance 50 fournit le taux de confiance dans cette direction, fonction de la norme α.
  • La chaîne de Markov permettant l'obtention d'une estimation du vecteur g en sortie de la fonction d'unitarisation 48 introduit une forme d'inertie au changement, il faut donc temporiser le vecteur d'accélération observé w à l'aide de la fonction délai 52 pour obtenir, par la fonction soustraction 54, le vecteur d'accélération propre v temporisé.
  • Après l'étape d'extraction de la gravité, on dispose des informations suivantes: une estimation du vecteur gravité terrestre g, un indicateur du taux de confiance de ce vecteur, fonction de α, et donc, par soustraction, une estimation du vecteur d'accélération propre v.
  • Le procédé de détection selon la présente invention prévoit ensuite la transformation et l'agrégation desdites données en indicateurs, tant qualitatifs que quantitatifs, de l'activité de l'utilisateur.
  • Ainsi, il est prévu d'utiliser au moins les trois indicateurs suivants:
    • la confusion : cet indicateur est calculé comme étant inversement proportionnel au minimum des taux de confiance dans la direction du vecteur g. Par exemple, le taux de confusion peut-être très élevé dans le cas de mouvements erratiques persistants mais aussi et surtout lors d'une chute,
    • la dispersion : cet indicateur, similaire à un écart type, est calculé comme la moyenne de la norme des différences des vecteurs d'accélération propres v consécutifs, il donne une bonne indication de la cohérence de l'activité de la personne. Par exemple, plus la dispersion est grande, plus le comportement est erratique, et plus le choc est brutal, plus cet indicateur est élevé.
    • l'activité : cet indicateur est calculé comme la moyenne de la norme des vecteurs d'accélération propres v, il permet de savoir si le porteur est conscient et de connaître le niveau général de son activité.
  • Ces indicateurs, résultant d'une agrégation sur un intervalle de temps donné, sont ensuite seuillés et composés de manière à déduire différents paramètres d'observation relatifs à l'activité de l'utilisateur.
  • Le procédé de détection selon l'invention prévoit ensuite une étape de classification du comportement de l'utilisateur réalisée à partir de ces paramètres d'observation.
  • Le classificateur de comportement est implémenté sous la forme d'un automate de Markov à états cachés (H.M.M.), dont la partie cachée représente l'état du porteur et la partie observable est fournie par les indicateurs précédemment calculés.
  • Une version simplifiée des états, ou classes d'équivalences, possibles du comportement de l'utilisateur sont représentés sur la figure 5 : un état repos 56, un état actif 58, un état chute 60 et un état d'inconscience 62. Chacun de ces états (56,58,60,62) porte la probabilité que l'utilisateur se trouve dans cet état, fonction de l'état précédent et des nouvelles observations. Ainsi, dans un cycle de comportement normal, les probabilités oscillent entre l'état actif 58 et repos 56.
  • Lors d'un évènement transitoire suspect assimilable à une chute, une part de la probabilité de l'état actif 58 va transiter vers l'état chute 60, une chute étant la conséquence d'une activité malencontreuse, et la probabilité portée par l'état chute 60 est transférée dans sa quasi-totalité vers l'état d'inconscience 62. Plus exactement, même en l'absence d'une activité suspecte, une part de la probabilité de l'état actif 58 transite vers l'état chute 60, mais en l'absence d'activité suspecte, la confrontation avec les paramètres d'observation décrédibilise cette supposition et réduit la probabilité de l'état chute 60.
  • En résumé, un fois l'ensemble des états fixés, il ne reste plus qu'à déterminer la matrice de transition Tr et la matrice d'émission Em pour définir complètement l'automate de Markov à états cachés et qu'à effectuer l'apprentissage des paramètres dudit automate à l'aide d'un corpus suffisamment représentatif, notamment à partir d'un entraînement de Viterbi ou de Baum-Welch, d'un recuit simulé ou d'un algorithme génétique.
  • Les probabilités de se trouver dans un des quatre états (56,58,60,62) de l'automate évoluent au fil des observations, et il suffit d'examiner la probabilité de l'état d'inconscience 62 pour décider l'envoi d'une alerte à l'aide des moyens de transmission 18 dès que celle-ci franchit un seuil prédéterminé correspondant à un comportement supposé anormal de l'utilisateur.
  • Concrètement, le procédé de détection de chute qui vient d'être décrit peut être implémenté dans des moyens de traitement 22 prenant par exemple la forme d'un microcontrôleur.
  • Pour donner un ordre d'idées, les moyens de mémorisation 26 nécessitent uniquement une mémoire vive utile d'environ 200 octets et une mémoire de masse utile d'environ 6 kilooctets. Aussi, avec un microcontrôleur 16 bits, les temps de calcul atteints par les moyens de traitement 22 des données accélérométriques à 4 mégaHertz varient entre 0,3 millisecondes et 1,4 millisecondes avec une moyenne d'à peu près 0,6 millisecondes.
  • De plus, afin de limiter la consommation en énergie électrique, les acquisitions accélérométriques ne sont effectuées qu'à 25 Hertz en mode normal et peuvent descendre jusqu'à 1 Hertz dans le cas de repos prolongé ou durant le sommeil de l'utilisateur.
  • Aussi, on s'aperçoit qu'en permettant de simplifier de manière fiable les calculs d'une détection de chute effectuée à partir des mesures d'un accéléromètre, le procédé selon l'invention permet de limiter les capacités utiles des moyens de traitement, d'où une diminution significative de leur consommation en énergie électrique et un prolongement notable de l'autonomie du dispositif de détection vis à vis de celles obtenues avec les procédés de détection de l'art antérieur. Plus précisément, l' implémentation du procédé de détection telle qu'elle vient d'être décrite dans lesdits moyens de traitement 22 permet l'obtention d'un dispositif de détection 10 dont l'autonomie est au moins supérieure à un an pour des moyens d'alimentation 16 fournissant au plus cinq centaines de milliampères-heure.
  • Dans une variante de réalisation, notamment dans le cas où le dispositif de détection est placé au niveau du tronc de l'utilisateur, un accéléromètre deux axes peut être suffisant pour effectuer une détection fiable et économique de chute à l'aide du procédé selon l'invention, l'extraction de la gravité utilisant un cercle discrétisé en polygone et simplifiant ainsi le treillis élémentaire de la chaîne de Markov. Cette variante est évidemment couverte par l'invention.
  • De plus, l'invention couvre aussi les applications du procédé de détection qui vient d'être décrit à d'autres mouvements qu'une chute, ainsi qu'à des personnes ou des objets dans des situations différentes que celles énoncées ci-dessus.

Claims (10)

  1. Procédé de détection de chute d'un utilisateur, ledit utilisateur portant un dispositif de détection (10) comprenant un boîtier (12) renfermant des moyens d'alimentation (16), des moyens de transmission d'un signal d'alerte (18), un accéléromètre (20), et des moyens de traitement (22) des mesures fournies par l'accéléromètre comprenant des moyens de calcul (24) et des moyens de mémorisation (26), ledit procédé prévoyant la réalisation par les moyens de traitement (22) d'une chaîne de traitement des mesures acquises par l'accéléromètre (20) composée des étapes suivantes :
    - normalisation des mesures d'accélération en données d'accélération,
    - extraction de la composante gravité desdites données,
    - transformation et agrégation desdites données en indicateurs, tant qualitatifs que quantitatifs, de l'activité de l'utilisateur,
    - classification du comportement de l'utilisateur à l'aide desdits indicateurs,
    - déclenchement d'un signal d'alerte en cas d'observation d'un comportement
    supposé anormal de l'utilisateur,
    ledit procédé étant caractérisé en ce que l'extraction de la composante gravité consiste à estimer le vecteur gravité g en utilisant une sphère de rayon unitaire discrétisée en plusieurs sommets pour modéliser l'ensemble des directions possibles du vecteur g unitaire, et un calcul stochastique pour déterminer la probabilité portée par chaque sommet que le vecteur g se trouve dans la direction indiquée par ce sommet.
  2. Procédé de détection de chute d'un utilisateur selon la revendication 1, caractérisé en ce que la sphère de rayon unitaire est discrétisée à l'aide d'un maillage uniforme ayant recours aux solides platoniciens.
  3. Procédé de détection de chute d'un utilisateur selon la revendication 2, caractérisé en ce que le solide platonicien utilisé est un cube.
  4. Procédé de détection de chute d'un utilisateur selon l'une des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que l'ensemble des sommets de la sphère discrétisée, ou du solide platonicien utilisé, représente les états d'une chaîne de Markov utilisée au sein d'un modèle de Markov caché, et en ce que les coefficients de la matrice de transition Tr sont fonction de la distance entre deux sommets et la fonction d'émission Em est fonction du vecteur d'accélération propre v déduit en soustrayant le vecteur g désigné par chaque sommet au vecteur accélérométrique observé w.
  5. Procédé de détection de chute d'un utilisateur selon la revendication 4, caractérisé en ce que l'utilisation de la chaîne de Markov fournit une estimation du vecteur gravité g, un indicateur du taux de confiance dans la direction de ce vecteur, et une estimation du vecteur d'accélération propre v.
  6. Procédé de détection de chute d'un utilisateur selon l'une des revendications 1 à 5, caractérisé en ce que l'étape de normalisation consiste à appliquer aux mesures d'accélération brutes des offsets et des coefficients de mise à l'échelle afin d'obtenir une représentation desdites mesures sous forme d'un vecteur normalisé en trois dimensions, et en ce qu'un critère utilisé pour déterminer les paramètres de cette normalisation consiste à considérer qu'en l'absence d'accélération propre ou lorsqu'elle est très proche de zéro, et quelle que soit la position du dispositif de détection (10), la norme du vecteur mesuré w, qui est alors sensiblement égal à g, doit être le plus proche possible de un.
  7. Procédé de détection de chute d'un utilisateur selon l'une des revendications 5 ou 6, caractérisé en ce que l'étape de transformation et d'agrégation des données d'accélération sur un intervalle de temps donné résulte au moins dans les trois indicateurs suivants :
    - la confusion : cet indicateur étant calculé comme étant inversement proportionnel au minimum des taux de confiance dans la direction du vecteur g.
    - la dispersion: cet indicateur étant calculé comme la moyenne de la norme des différences des vecteurs d'accélération propres v consécutifs,
    - l'activité: cet indicateur est calculé comme la moyenne de la norme des vecteurs d'accélération propres v.
  8. Procédé de détection de chute d'un utilisateur selon la revendication 7, caractérisé en ce que l'étape de classification du comportement de l'utilisateur est implémenté dans les moyens de traitement (22) sous la forme d'un automate de Markov à états cachés dont la partie cachée représente l'état du porteur et la partie observable est fournie par lesdits indicateurs, et en ce qu'une version simplifiée des états, ou classes d'équivalence, possibles du comportement de l'utilisateur sont : un état repos (56), un état actif (58), un état chute (60) et un état d'inconscience (62), portant chacun la probabilité que l'utilisateur se trouve dans cet état.
  9. Procédé de détection de chute d'un utilisateur selon la revendication 8, caractérisé en ce qu'il est prévu de déclencher l'envoi d'une alerte à l'aide des moyens de transmission (18) dès que la probabilité de l'état d'inconscience (62) franchit un seuil prédéterminé correspondant à un comportement supposé anormal de l'utilisateur.
  10. Dispositif de détection (10) d'une chute d'un utilisateur comprenant un boîtier (12) renfermant des moyens d'alimentation (16), des moyens de transmission d'un signal d'alerte (18), un accéléromètre (20), et des moyens de traitement (22) des mesures fournies par l'accéléromètre comprenant des moyens de calcul (24) et des moyens de mémorisation (26), le procédé de détection de chute selon l'une des revendications précédentes étant implémenté dans lesdits moyens de traitement (22).
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