可穿戴式天线范文

可穿戴式天线范文（精选9篇）

可穿戴式天线 第1篇

近年来,可穿戴天线越来越多地应用于医疗监控、运动、安全和军事等领域。在煤矿生产安全方面,可穿戴天线同样具有巨大的应用前景。为了保障井下人员的人身安全,能够第一时间对潜在的危险进行预警,需要对井下人员周围空气中的氧气、瓦斯含量等重要指标进行实时、不间断的监控[1]。一旦发生安全事故,井下人员被困,则需要知道被困人员的位置,监控人体心跳、血压等各项生命指标,并且需要被困人员与地面控制中心之间保持通信联络[2]。随着无线传感网络技术的广泛应用,上述各项功能都可通过随身携带的传感器实现[3]。可穿戴天线能将传感器获取的各项数据实时传输给地面基站,方便数据的及时存储和处理。

相较于传统硬质天线,可穿戴天线一般为柔性天线,面对弯折具有较高的鲁棒性,可集成在衣物中,且具有极高的便携性,对佩戴者的肢体活动影响很小,非常适合井下人员佩戴。为了保证佩戴人员在不同位置和姿态下都能够获得良好的接收信号,一般需要可穿戴天线具有较宽的主瓣。而为了避免天线与人体之间的相互影响,则需要天线具有较低的背向辐射,一般通过较大的导电地面尺寸来提高天线与人体之间的电磁隔离。半模衬底集成空腔天线具有扁平的外形,尺寸仅为传统背腔缝隙天线的50%,但谐振频率和带宽与其相同,而且仅有侧面的一条开口,结构较封闭,受灰尘、水气等环境因素的干扰较小[4],适合作为矿用可穿戴天线。本文以半模衬底集成空腔天线为基础,设计了一种谐振频率为5GHz的矿用可穿戴翻折结构半模衬底集成空腔天线。

1 天线材料选择

衬底材料的选择对于天线性能,尤其是天线效率的影响很大。常见的可穿戴天线的衬底材料包括皮革、羊毛毡、发泡材料等。参考文献[5]中提出的由羊毛毡作为衬底、工作在1GHz的贴片天线的辐射效率在50%左右,天线效率较低。参考文献[3]介绍了一种圆形半模衬底集成空腔天线,其衬底由PF-4发泡材料制成,天线效率高于90%,但发泡材料价格高昂,物理强度低且易燃。本文选择与参考文献[6]中相同的皮革材料衬底(在5GHz时,相对介电常数为1.3,损耗角正切为0.02)进行天线设计。

可穿戴天线的导电部分一般常用导电织物、导电聚合物或铜箔制成。考虑到数字缝纫机能够方便地对导电织物制成的可穿戴天线进行制作,本文选择与参考文献[6]相同的导电布(方块电阻为0.04Ω)和导电缝纫线,经缝纫得到方块电阻为1Ω的导电侧壁。

2 半模衬底集成空腔天线

半模衬底集成空腔天线由半个矩形谐振腔和1个开口组成,如图1所示。a,b分别为空腔的宽度、长度;ωg,lg分别为底面的宽度、长度;h为衬底厚度;a0为馈电探针到辐射开口的距离。根据经典空腔模型理论的推导,可得半模衬底集成空腔天线谐振频率为

式中:c为真空光速;εr为衬底材料的相对介电常数。

为了简化设计,本文选择半个正方形的空腔形状,即b=2a;底面为50mm×50mm的正方形,即lg=ωg=50mm;h=2mm。经过HFSS参数优化,当a=18.3 mm,b=2a=36.6 mm,a0=12.9 mm时,天线在5GHz处于谐振状态,且阻抗匹配良好。通过HFSS仿真得到天线回波损耗曲线如图2所示,可计算出天线的-10dB带宽约为261MHz。

3 翻折结构半模衬底集成空腔天线

当半模衬底集成空腔天线受到如图3所示的180°翻折后,天线上下两部分之间的空隙g=1mm,且保持翻折后的底面总宽度不变,根据不同的翻折位置距馈电探针的距离y0,可得天线回波损耗曲线,如图4所示。从图4可看出,对于不同的翻折位置,半模衬底集成空腔天线阻抗匹配情况均保持良好,这是因为半模衬底集成空腔天线的开口可等效为平行于天线底面的磁偶极子[7],而在本文所讨论的翻折情况下,辐射开口未发生翻折,因此,等效磁偶极子并未受到弯折;翻折情况下的天线谐振频率有轻微的偏移,这是由于天线的实际空腔宽度在翻折情况下发生改变而造成的。

图1所示的半模衬底集成空腔天线结构扁平,但馈电探针却是竖直的,在实际使用中需要使用竖直方向的接线进行连接,这对于可穿戴应用的扁平化设计要求明显不合适。根据图4可知,沿着与空腔开口平行方向对天线进行翻折,当翻折位置和馈电探针重合时,天线的阻抗匹配不受影响,而且馈电探针呈水平方向放置,更适合实际的可穿戴应用。因此,令y0=0,且g=0,可得到如图5所示的翻折结构半模衬底集成空腔天线。a1,a2分别为上层空腔、下层空腔的宽度;h1,h2分别为上层衬底、下层衬底的厚度;d为中层和翻折外侧的间距。

经过HFSS参数优化,当b=34 mm,a1=12.5mm,a2=b/2-a1=4.5mm,h1=h2=2 mm,d=2mm,lg=50mm,ωg=lg/2+a1+d=39.5mm时,仿真得到翻折结构半模衬底集成空腔天线回波损耗曲线如图6所示。天线在5GHz时处于谐振状态,阻抗匹配良好,-10dB带宽约为254 MHz。

HFSS仿真得到的天线辐射方向如图7所示。在xz平面和yz平面内,平行极化波的辐射方向均具有很宽的主瓣和很低的背向辐射,符合可穿戴天线对辐射方向的要求。仿真得到天线最大增益为5.4dBi,辐射效率为70%。

4 关键参数分析

为了研究关键参数h1,h2和d对天线性能(谐振频率和-10dB带宽)的影响,通过HFSS进行仿真,结果如图8所示。从图8可看出,h1是对天线-10dB带宽影响最大的参数,而h2和d对-10dB带宽基本没有影响;天线谐振频率随着h1的增大而升高,但随着h2的增大而降低,这可能是因为对于不同的h1,h2,为了在仿真中达到阻抗匹配,a1,a2的比值需要进行调整,而天线阻抗因此发生了变化所导致的;天线谐振频率随着d的增大而降低,这是因为d的增大导致上层空腔和下层空腔的实际宽度a1+d和a2+d增加,而由式(1)可知,天线谐振频率随空腔宽度增加而降低。

5 结语

提出了一种矿用可穿戴翻折结构半模衬底集成空腔天线的设计方案。在半模衬底集成空腔天线的基础上采用翻折结构,降低了天线主体的宽度,并使用水平放置的探针进行馈电,符合可穿戴天线的扁平化设计要求。仿真结果表明,该天线的谐振频率为5GHz,-10dB带宽约为254MHz,最大增益为5.4dBi,辐射效率为70%,且辐射方向具有较宽的主瓣和较低的背向辐射,满足可穿戴天线对辐射方向的要求。下层衬底厚度对天线-10dB带宽的影响不大,而上层衬底厚度对-10dB带宽具有较大影响,所以,在设计天线时,可适当降低下层衬底厚度,增加上层衬底厚度,以便在保持较小天线厚度的同时获得较宽的带宽。

摘要：根据煤矿井下对可穿戴天线的要求,在半模衬底集成空腔天线的基础上,采用折叠结构降低天线主体的宽度,并利用水平放置的馈电探针实现可穿戴天线扁平化,设计了一种矿用可穿戴翻折结构半模衬底集成空腔天线。仿真结果表明,该天线在5GHz处于谐振状态,-10dB带宽约为254 MHz,最大增益为5.4dBi,辐射效率为70%,辐射方向具有较宽的主瓣和较低的背向辐射,且可通过增加上层衬底厚度来增加天线-10dB带宽。

关键词：矿用天线,可穿戴天线,半模衬底集成空腔天线,翻折结构

参考文献

[1]孙继平.煤矿事故特点与煤矿通信、人员定位及监视新技术[J].工矿自动化,2015,41(2):1-5.

[2]张燕燕.基于无线传感器网络的矿井应急通信系统的研究[J].工矿自动化,2008,34(4):71-73.

[3]孙彦景,钱建生,李世银,等.煤矿物联网络系统理论与关键技术[J].煤炭科学技术,2011,39(2):69-72.

[4]LIU F X,KAUFMANN T,XU Z,et al.Wearable applications of quarter-wave patch and half-mode cavity antennas[J].IEEE Antennas and Wireless Propagation Letters,2015,14:1478-1481.

[5]ALOMAINY A,TIAN H L.Experimental evaluation of wearable antenna efficiency for applications in bodycentric wireless networks[C]//IEEE MTT-S International Microwave Workshop Series on RF and Wireless Technologies for Biomedical and Healthcare Applications,London,2014:1-3.

[6]刘逢雪,徐钊,华钢.矿用多频切换半模衬底集成空腔天线设计[J].工矿自动化,2016,42(2):19-22.

可穿戴式创新产品成新宠 第2篇

GPS蓝牙运动腕表

对于手表，很多人都很熟悉，但是这款GPS蓝牙手表将颠覆你对手表的定义。该款手表不但可以显示双重时间 （本地时间 / 国际时间），而且具备倒数计时器、记秒表（1/100 秒）、指南针、计步器、GPS时区及导航等多种功能。据现场工作人员介绍说，该款手表采用了蓝牙技术，可以测试心率，是专为运动的用户量身打造的运动型腕表。

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这是一款集健身和手表功能于一身的新型可穿戴式产品，其丰富的功能与精美的外形吸引了不少参观者。该产品可采用蓝牙无线技术将运动纪录数据上传至手机应用程序作分析，可以有效记录用户每日的行走步数、距离、消耗卡路里及睡眠质量；更为便捷的是，当有来电、邮件通知、行事历设定的排程、简讯、LINE、FB、WeChat、WhatsApp等讯息来到时，OLED屏幕会亮灯显示、并震动提醒。

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可穿戴式健康监测系统研究与展望 第3篇

关键词：可穿戴式系统,健康监护,生理参数检测,研究与展望

0 引言

可穿戴式 健康监测 系统 ( Wearable Health Monitoring System, WMHS)是指利用穿戴式生物传感器采集人体运动与生理参数,来实现对人体非介入、连续无创的诊断监测以此帮助穿戴者实现对运动与健康管理。该系统普遍具有生理运动信号检测和处理、信号特征提取和数据传输及分析等基本功能模块[1]。其中生理运动信号检测主要获取的人体信息包括:第一是体外数据采集,主要通过带G-sensor的三维运动传感器或GPS获取运动状况、运动距离和运动量,来帮助用户进行运动和睡眠的管理; 第二是通过体征数据(如心率、脉率、呼吸频率、体温、热消耗量、血压、血糖和血氧、激素和BMI指数,体脂含量)监测来帮助用户来管理重要的生理活动。

可穿戴式生物传感器系统健康监测的设计和开发在最近几年里引来了众多的关注,主要是由于医疗成本增加以及微型可穿戴传感器、智能纺织品、微电子学、和无线通信等科学技术进步的推动。可穿戴传感器为基础健康监测系统将对穿戴者的日常活动的影响降到最低,以期实现低生理、心理负荷下的个人健康管理和对病人健康状况实时监护。可穿戴式健康监测系统包括各种类型的生理检测传感器,数据传输模块和数据处理模块,并能因此提供全天低成本的健康、心理和行为状态监测而不引人注目。本文首先试图全面的介绍可穿戴式健康监护系统的构成及可穿戴式健康监护系统中应用到的相关技术,然后着重介绍目前我们所做的与可穿戴式健康监护相关的研究工作,即穿戴式呼吸与心电采集以及多参数体域网的构建。最后,对未来可穿戴式监测系统发展方向提出一些简单的展望。所以对于可穿戴式健康监测系统的开发设计具有一定的借鉴意义。

1 可穿戴式健康监护系统体系统框图

目前,可穿戴健康监护系统的研究模型主要分为基于微处理器和定制平台的可穿戴式健康监测系统;基于智能纺织品的可穿戴式健康监测系统;基于体域网的可穿戴式健康监测系统;基于商业蓝牙传感器和手机的可穿戴式健康监测系统;其他类型的可穿戴式健康监测系统[2]。无论哪一种研究模型的可穿戴健康监测系统通常都由三个模块组成如图1所示的可穿戴式健康监护系统体系框图。

可穿戴式健康监测系统的三个模块即前端的生理及运动信息采集模块、中间的通信模块以及数据分析模块。前端的生理及运动信息采集模块主要由一系列可穿戴式传感器采集人体的生理及运动信息;然后由通信模块将采集到的信息发送到中心节点或远程监护站点;最后远程监护站点根据采集到的生理及运动信息利用数据分析模块获取与临床相关的生理、病理信息。

2 可穿戴式生理参数检测关键技术

2.1 传感器技术

传感器技术主要解决的是传感器及采集模块如何获取人体的生理与运动参数。

目前,微电子学、MEMS以及电子智能纺织品等相关技术的发展对传感器技术起到了革新作用。微电子学领域的发展可以使穿戴式设计者设计出集成感知能力、前端放大、微控制器、无线发送等功能模块的更小型电路。

MEMS制造工艺的进步,使得更多的微型惯性传感器可以用于人体活动及健康状态的监测。采用MEMS批量制造技术,可以使传感器的成本与尺寸得到显著减少。结合微电子技术,可以把更多的处理电路、微控制器和无线通信电路集成到一个芯片上。

电子智能纺织品是一种基于电子技术,将传感器、通讯、人工智能等高技术手段应用于纺织技术而开发的新型纺织品。目前基于智能纺织品的可穿戴式健康监测系统不仅可以检测人体的呼吸、心率、心电等体征参数,甚至可以无创的检测人体的血糖、体液PH等人体生化参数。且基于材料科学的进步可以使基于智能纺织品的可穿戴式健康监测系统集成更多的生理参数传感器[3]。

2.2 通信技术

传感器及采集模块采集的生理与运动信息如何传输到中心节点或者远程医疗监护站点。所以,可穿戴式健康监护系统中的通信主要实现两个任务: (1)把生物传感器采集的生理信号传输到系统的中心节点;(2)可穿戴健康监护系统到远程医疗监护站点或医生手机。对于穿戴健康监护系统到远程医疗监护站点或医生手机目前可以采用WLAN、GSM、GPRS、4G无缝接入网络来完成。互联网有更高数据传输率,从而更有效地促进需要实时测量收集在远程位置的佩戴式健康监护器系统[4]。

对于把生物传感器采集的生理信号传输到系统的中心节点可以利用现有的近程无线通信技术来实现。目前可穿戴式健康监测系统存在的近程无线通信技术主要有Zigbee、Bluetooth、Ir DA、MICS等,其中Zigbee和Bluetooth技术在穿戴式系统中具有低功耗、低成本、理想的传输距离等应用技术优势。而随着目前智能手机的普及且都集成蓝牙模块,而且其计算和存储能力逐渐,对于人体连续实时监测成为可能。同时,智能手机应用于可穿戴式健康监测系统中作为信息网关将采集到生理信息发送出去,能够简化穿戴式健康监测系统与因特网Internet之间的通信,从而采集的生理数据传输变得更加迅速高效,并且可以通过智能终端实时监测病人的生理状态。另外它集成的GPS追踪系统可以很快确定危险病人的位置。所以选择蓝牙传输生理信号是设计人体生理信号采集系统的首选。

2.3 数据分析技术

数据分析技术主要解决的问题是临床根据传输来的生理与运动参数,以及如何获取与临床相关的信息。在可穿戴式设备的数据信息处理中涉及信息的采集、存储以及收发等环节;涉及信号处理、模式识别、数据挖掘等人工智能方法;涉及云计算技术、大数据处理技术等诸多技术门类。所以,在实际的可穿戴设备中,需要将数据分析的环节、方法、技术等进行有机的结合,以更好的满足用户对数据信息处理的要求,更好的提升用户体验效果[5]。哈佛大学Paolo研究组和Norwegian大学Rolf研究组将矢量量化、投影算法和各种不同情况数据分类算法等数据挖掘技术应用于工作劳累引起的肌肉性疼痛患者的生理情况监测中,并取得较好的效果[6]。此外,可穿戴式监控监护系统中还涉及人机交互技术,电池续航能力等相关技术。

3 可穿戴式健康监护系统研究

目前,可穿戴健康监护系统的研究模型主要分为基于微处理器和定制平台的可穿戴式健康监测系统;基于智能纺织品的可穿戴式健康监测系统;基于体域网的可穿戴式健康监测系统;基于商业蓝牙传感器和手机的可穿戴式健康监测系统;其他类型的可穿戴式健康监测系统。在这几种研究模型中,我们主要研究了基于智能纺织品的可穿戴式呼吸检测、基于商业蓝牙和智能手机的心电监护以及基于体域网的人体多参数检测。

3.1 基于智能纺织品的呼吸信号检测

目前,可穿戴式呼吸监测主要方法有口鼻气流法、电阻抗体积描记和感应体积描记技术。口鼻气流法的传感器佩带不方便,对穿戴者的日常行为习惯会造成一定干扰;电阻抗体积描记不准确而且易引入运动伪迹;而感应体积描记技术是目前认为最准确、简单、易穿戴的方法。而基于智能纺织品的呼吸信号检测采用的是基于PVDF制作的HXB-2型呼吸波传感器如图2所示。本传感器为压电式胸带(或腹带)固定式呼吸传感器,可用于无损伤检测人或动物的呼吸波运动波形。使用方便、可靠、灵敏度高、耐用,且可以通过编织物融合到衣物中。

基于智能纺织品的呼吸信号检测系统的整体设计框图如图3所示,该系统主要由呼吸信号采集处理模块、微处理器控制模块、蓝牙通信模块以及电源模块等组成。

根据呼吸信号和HXB-2呼吸波传感器输出信号的特点,传感器采集的呼吸信号是一个微弱毫伏级别信号。为了完成对呼吸信号的线性放大及阻抗匹配,首先经过前置差分放大电路进行放大且消除抗共模干扰;然后分别通过一高通和低通滤波器滤除呼吸信号以外其他信号干扰例如肌电的干扰等;最后经过后置放大电路把呼吸信号放大到适合A/D采样的电压范围。微处理器通过对采样信号进行分析处理并通过蓝牙将采集到的呼吸信号发送到PDA或智能手机等手持终端[7]。

3.2 基于蓝牙和智能手机的心电监护

基于目前智能手机可穿戴式健康监测系统中,智能手机可以作为信息网关、信息处理单位、GPS追踪系统、存储与计算单元等在可穿戴健康监测系统中发挥着作用。在基于商业蓝牙传感器和手机的WHMS中,可穿戴式心电监护是最典型的应用。基于智能手机的可穿戴式心电监护系统如图4所示,心电采集模块导联方式选择为“单级心前导联方式”。心电采集电极采用“纺织式”电极,可隐藏电缆线、可拆洗性、舒适性、安全性。

基于智能手机的可穿戴式心电监护系统采用智能手机作为心电波形显示和数据处理的控制器平台,配以前端心电采集模块,组成心电采集与监测系统。该系统有体积小,功能性强,操作方便等特点,并且对穿戴者的日常生活行为不会造成任何的约束与干涉,对现有采用PC机作为心电波形显示和数据处理的控制器的心电检测和监护系统,该系统具有体积小,易携带性;另外对于一些直接采用单片机做处理器的心电采集和监护系统,该系统的功能较为丰富,数据存储量大,使用方便[8]。

3.3 可穿戴式无线体域网系统

基于无线体域网WBAN(Wireless Body Area Network)的可穿戴式健康监护系统是以身体为中心,并集成生物传感器、医学电子学、多传感器分析与数据融合、人工智能、普适传感、无线通信和其他创新应用等多学科知识。可穿戴式无线体域网中的无线传感器生理信息采集节点可以和患者随身携带的终端如PDA机、3G智能手机等进行通信,发送数据。同时,还能够通过Internet或者手机通信网络等方式,向远程医疗服务中心进行数据的上传、备份、分析与反馈。另外,终端还能够对采集到的数据进行预处理,在发送数据的同时,对突发性疾病可以向患者的家属发出报警[9,10]。

本文根据Wearable BAN对人体体征参数实时监测的优点,设计了人体的血压、指脉、皮肤电阻、呼吸和姿态5个生理参数的采集节点,同时采集节点利用可穿戴式的低负荷传感器实现对人体这5个生理参数的采集,采集到人体的体征参数之后通过蓝牙方式发送到个人服务器即PDA或3G手机,并随后通过互联网实现与远程紧急救助服务器、医疗数据库服务器、医生服务器等联网,保证了对病人实时情况的监测。

4 总结与展望

可穿戴式健康监测系统是指利用穿戴式生物传感器采集人体运动与生理参数,来实现对人体非介入、连续无创地诊断监测以此帮助穿戴者实现对运动与健康管理。该系统具有微型化、智能化(高级运算功能,适于不同工况)、个性化(多状态,多参数)、网络化(多种传输形式)、安全保密性(数据加密,内部网络传输,自主研发的定位系统)、舒适性(低生理、心理负荷)等优点。

可穿戴式计算机渐露头角 第4篇

试想你行走于美景之中，只需看一看，你戴的一副眼镜就可以帮你拍摄图片；你来到地铁站，它会马上告诉你这条地铁的运行路线及站点信息；它还可以显示地图，并自动导航；甚而，当你从高空滑翔至地面，它可以用视频记录你滑翔的轨迹……这不是科幻，这正在成为现实。

这就是Google Glass(谷歌眼镜)。你只需要简单地眨眼、点头、摇头、语音等，剩下的语音搜索、Google+、短信、拍照等就可以交给它了。

将科技穿在身上

谷歌6月底在2012年I／O开发者大会上发布了这款智能眼镜。发布会上，谷歌联合创始人之一谢尔盖·布林(Sergey Brin)实时演示了跳伞运动员通过Google Glass传输的图像。

谢尔盖·布林称这副眼镜改变了他的活动方式。他举例说，将自己的儿子用双手反复抛向空中，谷歌眼镜可以拍照并记录这一时刻，而用智能手机或照相机根本无法做到。

这款眼镜配备了一个投影显示器，一个能拍摄视频的摄像头，镜框上有触控板。它还带有麦克风和喇叭，各种传感器，陀螺仪，还有多种通信模式。

另外，谷歌眼镜采用了虚拟现实技术，能够实现日历、语音搜索、Google+、时间、温度、短信、拍照、地理位置、音乐、搜索和摄像等功能。此前曝出的拍照样张显示，它的拍照效果十分优秀，可以与卡片相机媲美。

据悉，这款眼镜的主要技术亮点在于“增强现实”，即将现实与虚拟合二为一。比如，你正在看埃菲尔铁塔，谷歌眼镜会联网搜索，告诉你这是什么，由谁设计。不用担心这款眼镜会让你走路不稳，因为它的镜片是一个小型、不阻碍视线的显示屏。

《纽约时报》的专栏作者尼克·比尔顿甚至将谷歌眼镜与历史上的印刷机和电影的发明相提并论，认为这一技术将改变世界。他说：“当这项技术成熟，我们就能获得解放。可穿戴计算机将使我们摆脱紧盯4英寸屏幕的生活。我们不再需要无时无刻看着设备，相反，这些可穿戴设备会回过来看着我们。”

谷歌产品经理史蒂夫·李则表示，打造这款眼镜的目标是提升人们的社交生活，不是炫耀技术。谷歌Project Glass团队主管巴巴卡·帕韦兹称，希望人们能把科技穿在身上——眼睛、耳朵和手上。

这种可穿戴计算机可谓人机合一的产物，极大地拓展了人们的生活空间。实如哈尔滨工业大学可穿戴计算机工程研究中心主任杨孝宗所说，“计算机虽然代替不了人，但可以增强人们的能力、感知，使人真的具有三头六臂。”

Google Glass的发布凸显了谷歌的战略意图——掘金新一代技术平台，而可穿戴计算机也有望成为未来的趋势。未来，越来越多的科技将被穿在身上。

中投顾问IT行业研究员王宁远在接受《中国对外贸易》记者采访时表示，Google Glass的发布，表明智能科技逐渐向穿戴式智能设备发展，并逐渐融合当前的电脑科技，包括上网冲浪、拍摄、通话、定位等等功能。穿戴式智能科技将成为智能科技发展的一个方向，满足人们追求便利、日益多样化的需求。

穿戴计算机并不是一个新鲜的概念，早在上世纪60年代，它就有了雏形，最早用于赌场。而直到最近，凭借着飞速发展的科技，可穿戴计算机才日渐进入人们的视野。

众企业加速研发

继谷歌发布Google Glass后，美国授予苹果头戴式显示设备的专利。这项专利可将图像呈现在用户眼前，并营造出“超强的感官体验”。这种显示设备，将拥有双显示屏、一个处理器、内存和一个用户界面。该设备可用于医疗领域，比如可为正在工作的外科医生传递患者的磁共振信息或大脑扫描结果。

此外，近日瑞典设计师Anders Kjellberg也为苹果设计了一款智能概念手表——iWatch。这款手表内置iOS系统，并且支持Facetime、WiFi、蓝牙、Airplay等功能。同时，还支持Retina触摸屏。

而据外媒报道，智能滑雪护目镜以及能够拍录视野所及范围的可穿戴智能设备也将成为一种趋势。滑雪者戴上智能滑雪护目镜后会有诸多便利，比如帮助精确定位、显示当下的滑行速度以及滑道的方向。

微软此前也成功申请了一个基于肌肉的可穿戴控制器的专利，它主要是使用传感器解释用户手臂的肌肉信号并通过有线和无线连接来与计算机互动。据Engadget的报道，微软假想把一些实际应用的技术应用在袖章、衬衫、眼睛、手表上，甚至是附加在头部和胸部节点的传感器上，从而达到预期效果。

王宁远认为，未来，可穿戴式计算机将逐渐发展并受到广泛的关注，Google Glass、苹果眼镜显示器、苹果iWatch等产品的开发表明其将逐渐走入人们日常生活中，其市场前景可观。

然而，这些产品仍处于研发阶段，有的目前还只是概念。Google Glass还只是一个开发者版本，相当于概念版，而不是针对普通消费者的普通版。目前已接受Google开发者的订购，定价为1500美元(约合9536元人民币)，预计明年初开始发货。

王宁远对本刊记者表示，目前，可穿戴式计算机仍处于技术攻关阶段，同时其价格水平仍然比较高，并不为消费者广泛接受，但作为未来智能科技的发展方向，随着科技水平的提升、产业链的整合和产品价格的下降，高科技产品将如同当年的计算机一样，逐渐走人寻常百姓。

可穿戴式高精度体温监测系统 第5篇

体温是临床检测的最基本指标, 体温测量值的准确性和可靠性直接影响到疾病的诊断、治疗和护理效果。目前国内各医院基本还是采用水银体温计测量腋温, 但水银体温计存在诸多缺陷[1,2,3]。首先, 玻璃水银体温计易破碎, 破碎后蒸发的汞会对人的健康造成较大威胁。其次, 水银体温计在欧洲市场逐步淘汰, 在我国的使用也将逐步减少。第三, 水银体温计使用不便, 需要紧紧夹在腋窝下5-10分钟, 用完还需要将水银甩回, 医护人员工作量大。最后, 体温的测量会影响病人的休息。对于手术初期需要24小时监测体温的情况, 尤为明显。因此, 研究开发新的自动化体温监测手段, 是非常必要的。

市场上已经出现了许多种类的新的体温测量技术[2,3,4,5,6,7,8]。一类利用了红外测温原理, 如非接触红外线体温计[2,3,4,5]、红外耳温计等[5,6,7,8]。非接触红外线体温计受操作、环境参数等的影响, 测量精度不高, 无法满足医院的实际需要。红外耳温计精度能满足临床要求, 但操作稍复杂。此类测试方法的相同缺点是无法进行连续的监测。另一类则利用了紧贴人体皮肤的不同种类的温度传感器, 制成温度测量节点[1,9,10]。如戴在手臂或手腕上的腕式测温节点[9,10]、贴近腋窝皮肤的测温节点[1]等。由于手腕皮肤测得的温度和人体实际体温相去甚远, 只能作为基本的参考, 不能满足临床应用。其他通过在人体背部等布设节点测得的温度也有同样的问题。在腋窝皮肤处使用专用透明胶粘贴温度传感器是重症监护室常用的方法[1], 精度较高, 但一般必须配合医疗监护仪使用。

从另一个方面看, 随着数字化医院、社区医疗以及家庭医疗的推广, 开发网络化的生命体征监测网络是非常必要的。其中一个重要的组成部分就是方便高效的体温监测系统。文献中已经有许多针对此系统的研究, 都以网络和节点硬件的设计为研究重点[9,10,11]。对于采用什么方法可以采集到准确的体温值鲜有涉及, 对何种体温测量方案对被病员的影响更小则未见报道。

本文的目标是研究一种满足临床要求的高精度体温监测系统, 实现对体温的连续、实时、高精度测量。此外还要求体温测量技术方便使用, 对病员的影响减小到可以忽略的程度。我们通过临床调研确定了测温节点的安装位置和结构, 通过实验测试确定了测温节点的设计方法, 并构建了完整的体温测试网络。网络可以单独运行, 也可以嵌入到医院已有的数字化网络中。全文共分六节, 第二节分析系统总体结构, 第三节介绍测温节电硬件设计, 第四节给出系统软件设计的思路, 第五节分析系统测试结果, 最后, 在第六节中给出结论。

2 系统总体设计

现在的医院已经基本都建立了各种不同类型的网络, 因此本文中体温监测系统定义为对各种病员的体温进行采集并可以通过不同的技术接入现有网络的系统, 总体结构如图1。

在图1中, 体温监测节点设计成方便的穿戴式, 穿在病员身上。在每个病房放置一个汇聚节点, 多个体温监测节点和汇聚节点之间通过无线通信传输周期监测的体温数据。可以采用的无线通信技术包括无线局域网技术 (Wi Fi) 、蓝牙技术 (Bluetooth) 、无线传感网络 (Zig Bee) , 以及其他短距无线通信技术, 如基于挪威Nordic公司生产的无线芯片的短距通信模块。本文中采用n RF24L01无线通信模块, 以降低体温监测节点和汇聚节点的成本。

汇聚节点接入医院现有网络的技术根据医院现有网络的情况灵活选择, 可以是无线的WiFi、蓝牙、Zig Bee, 也可以是有线的10/100M以太网接入, 或者232/485/422接口。其中最为常见的是Wi Fi接入。

3 系统硬件设计

体温监测系统硬件主要包括体温监测节点和汇聚节点的。设计的总体原则是体积小、成本低, 功耗低。其中体温监测节点需要使用电池供电。

3.1 体温监测节点

体温监测节点的设计比较复杂。根据临床调研, 病员提出的普遍要求是:佩戴舒适、不影响休息、不影响健康, 不影响正常活动。而体温监测要求的精度是0.1℃, 所以对传感技术的选择、节点外形设计、佩戴形式、数据处理技术提出了较高要求。

据此, 我们提出了体温监测节点的设计要求:不影响病员在医院的活动;电池供电, 体积小, 方便佩戴;对病员的肢体状态没有特殊要求;病员佩戴节点后无明显不适感, 不影响夜间休息;能连续测温, 误差小于0.1℃;便于消毒后重复使用。

根据上述要求, 我们把体温监测节点设计为穿戴式。节点分成两部分, 一部分是传感器, 置于病号服腋窝位置, 因为腋窝处温度非常接近人体实际温度, 且相较肛温和口腔温度更便于测量, 不影响病员正常生活。另一部分是数据处理和无线收发部分, 做成腕表形式, 佩戴于病员手腕之上。两部分之间通过柔软的信号线连接, 如图2所示。

数据处理和无线收发部分比较简单。为降低成本, 采用贴片式STC89C52最小系统、一个n RF24L01无线收发模块和高容量锂电池组成, 体积约30mm×20mm×5mm。由于不发送数据时节点处于休眠状态, 一块电池可使节点工作3-5年。

为了得到高精度的体温值, 温度传感器部分的设计相对较为复杂。可用的温度传感器有多种。重症监护室医疗监护仪使用的贴片式传感器有较高的精度, 但是面积较大, 还需要使用专用透明胶带贴在皮肤上, 病员反映长时间使用有很强的不适感。采用直接采集模拟信号的高精度传感器需要考虑较细信号线传输损耗, 而且还要进行补偿, 比较麻烦。在我们的设计中, 选择广泛使用的DS18B20数字式温度传感器, 直接输出数字信号。DS18B20体积小巧, 置于腋窝处基本没有不适感。

在我们的设计中, 使用六个并联的温度传感器, 且分成两部分, 分别放置于左右两侧腋窝。两部分通过沿衣缝布置的信号线相连, 并连接到数据处理和无线收发部分。三个温度传感器并排置于使用导热系数较高的化纤布料缝制的小袋子中, 并粘贴在病号服腋窝处。病号服和小袋子可以使用普通方法清洗和消毒, 带有信号线的温度传感器组则可以使用紫外线消毒。使用多个温度传感器, 是为了能通过数据融合得到较为精确的温度值;分成两部分, 是为了在病员采用左卧位和右卧位休息时都能得到准确的体温值。

DS18B20具有较高的分辨率, 可达0.0625℃。再加上多传感器的数据融合, 在体温变化范围内可以得到较为精确的体温值。但在实践中发现, 单个DS18B20的准确度不是太高, 和实际温度稍有偏差。有文献报道测得的和实际温度的最大偏差达到2-3℃。为此, 我们在制作节点之前, 先测量每个DS18B20的测温偏差, 并通过软件进行补偿。测量的方法是在30-45℃的水中同时使用经过校准的水银体温计和DS18B20测量温度, 并记录偏差。经过补偿后的每个温度传感器, 测温偏差小于0.1℃。

穿戴式体温监测节点还可以设计成束缚带的形式, 绑缚在病员胸部。这对于为手术初期不便于移动身体的病员佩戴是比较方便的。

3.2 汇聚节点

汇聚节点结构如图3所示。

单片机通过n RF24L01无线传输模块和体温监测节点通信, 发送控制命令 (如修改体温采集间隔, 调整节点发送时刻) , 接收体温监测数据。单片机通过Wi Fi模块接入医院无线局域网, 将数据上传。根据实际的网络情况, 汇聚节点也可以采用图1中的其他数据上传形式。汇聚节点还设有串行存储器24C02, 实现两个功能:第一, 暂存一定长度的历史数据, 这可以防止网络暂时故障数据丢失, 或者为上位机系统通过指令索取历史数据提供方便;第二, 存储通过上位机软件配置的本汇聚节点相关参数, 如采集周期、覆盖范围内的体温监测节点标识号。这可以为体温监测节点的灵活使用提供方便。

4 系统软件设计

系统软件分为上位机软件、汇聚节点软件和体温采集节点软件。上位机软件根据需要灵活设计。如果医院原有网络留有开放的数据接口, 可以将数据直接送入原软件系统进行处理。也可以单独设计针对体温监测网络的上位机软件, 完成数据存储、显示、声光报警、历史数据查询、打印报表等功能。上位机软件原理比较简单, 不赘述。本节主要分析汇聚节点和体温采集节点的软件设计思路。

4.1 汇聚节点软件

汇聚节点软件实现的功能包括:

(1) 周期性采集体温监测节点的数据;

(2) 将历史数据暂存在存储器中;

(3) 体温数据通过Wi Fi上传至网络;

(4) 将上位机软件配置的本汇聚节点的参数存储在24C02中。

其中核心功能是周期性采集温度监测节点的数据。根据覆盖范围内节点数量、数据采集周期, 数据采集算法可以有多种。一般情况下, 汇聚节点覆盖范围内的温度监测节点是已知的 (通过上位机软件设置) , 可以采用简单的时间片调度算法, 逐个访问体温监测节点。但是, 当病员离开病房进入其他区域时, 将无法采集体温数据。另一种方法是采用随机接入方式, 如使用ALOHA协议, 这样, 只要病员在任何一个汇聚节点的覆盖范围内, 都可以及时将监测数据上传到网络中。但这种方法在节点数目众多, 采集周期有比较短时, 无线传输冲突率较高, 导致体温采集节点能量消耗较大。考虑到病员离开病房的时间不会太长, 体温异常、需要随时监测的病员也不会离开病房, 我们采用时间片调度算法采集体温数据。时间片调度算法分为两个阶段:初始化阶段和运行阶段。

初始化阶段是指汇聚节点开机的情况下, 体温监测节点开机, 和汇聚节点进行联系, 并接受汇聚接点安排的时间片的过程。体温监测节点可以随时上电开机, 并进入汇聚节点的时间片调度过程。为防止汇聚节点未开机或故障时体温监测节点过度消耗能量, 如果体温监测节点开机后不能和汇聚节点成功通信, 则会进入休眠状态, 等待一段时间再尝试连接。

运行阶段是指所有体温监测节点都已经完成初始化过程, 在汇聚节点的控制下进行正常数据采集的过程。汇聚节点会将其覆盖范围内的所有体温监测节点安排在一个采集周期 (如30分钟) 内不同的时刻结束休眠并上传数据, 其他时间体温监测节点处于休眠状态。每一次体温监测节点结束休眠和汇聚节点通信的时候, 汇聚节点都根据计算通知它下一次数据传输的时间, 这样可以防止体温监测节点时钟不准确导致的传输时刻误差积累。

在运行阶段, 如果某个体温监测节点监测的体温值逐渐上升, 汇聚节点可以提高此节点的体温采集频率, 如改为5分钟采集一次。这种改变也非常简单, 只需要在一个采集周期内为这个节点多安排几个采集时间片就可以了。当然, 采集周期也是可调的, 通过在上位机上操作, 就可以对各个汇聚节点的采集周期分别进行调整。

4.2 体温监测节点软件

体温监测节点软件主要完成如下功能:

(1) 在汇聚节点安排的时间点结束休眠, 采集所有温度传感器的温度值;

(2) 执行多传感器数据融合算法, 计算出体温值;

(3) 把体温数据发送至汇聚节点;

(4) 记录汇聚节点安排的下一个数据传输时间 (即记录下次休眠时间长度) , 然后进入休眠。

其中最重要的功能是对采集到的温度值进行数据融合。我们采用简单的加权平均法, 即

其中Ti表示第i个温度传感器采集到的温度值, i表示加权系数, T是计算得到的体温值。

在公式 (4-1) 中, 如何选择加权系数决定了计算的得到的体温值的准确度。根据临床测试, 当病员两上肢与身体平行时, 每个温度传感器都可以得到较为可靠的体温值。当某上肢处于其他位置时, 有可能使得一侧某个或全部温度传感器测量到的体温偏低。但是, 所侧得的最高体温值不超过实际体温。因此加权系数可以有两种选择方案:第一种, 选择六个温度传感器得到的最高温度值作为体温值, 即在公式 (4-1) 中只有对应最高温度值的i=1, 其他均为0。这时体温值可按照如下简单方式进行计算:

第二种, 选择和最高温度值相差不超过0.1925℃ (三个分辨单位) 的所有温度值进行平均。即

理论上, 第一种方案可以得到最接近实际体温的温度值, 但易受单个温度传感器误差的影响;第二种方案通过平均可提高测温稳定度。实际测试发现, 两种方法得到体温值差别不具备统计意义, 基本一致。系统中我们采用第二种。

5 系统测试结果

我们在某医院外科病房挑选了不同年龄、不同体重的十位志愿者, 配置了可穿戴式的体温监测节点, 用设计的系统原型进行了24小时测试, 以验证系统的功能。

首先对体温监测的准确度进行了测试。测试的方法是用经过校准的水银体温计, 按照医护人员的正常操作流程每小时测量腋窝温度, 并与系统测得的体温进行对比。测试发现, 在病员坐、卧以及在床下活动时, 系统都能测得可靠的体温值, 与水银体温计测得的体温之间的误差不超过0.1℃, 完全满足临床需要。

然后对病员佩戴体温监测节点时是否有不适感, 对志愿者进行了意见征询。为了得到相对客观的评价结果, 我们采用了表1所示的主观评价方法。

所有征询到的意见的平均得分为4.6分, 志愿者普遍对这种体温测试方法感到满意。特别是部分需要夜间测量体温的手术初期的病员, 由于不再频繁被护士唤醒, 夜间休息质量大为改善, 对身体的恢复也有好处。此外, 所有病员的体温都可以在护士站的电脑上显示, 也大大减轻了医护人员的工作量, 并可以及时发现体温的异常变化, 便于采取更为及时的医护措施。

6 结语

本文研究的体温监测系统精度高, 可满足医院的临床体温测量需求。由于是穿戴在病员身上并实时对体温进行连续监测, 可以帮助医护人员更及时地发现病员体温的异常变化, 且大大降低了医护人员工作强度。另一方面, 特殊设计的穿戴式节点不影响病员的正常生活和休息, 这对需要夜间进行体温测量的病员尤为重要。随着我国逐渐进入老龄化社会和家庭医疗的逐步开展, 设计的系统在家庭医疗和社区医疗中也有广泛的应用需求。

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可穿戴式天线 第6篇

关键词：ZigBee,三轴加速度传感器,跌到检测,无线监控

0 引言

跌倒引起的人身意外事故，尤其是老年人跌倒造成的意外伤害，得到了极大的关注[1]。目前跌倒检测主要分为三类[2]:(1)基于视频监测、图像处理及模式识别的方法，需要再特定区域安装视频监视器，通过人体非常态位置货姿势的持续时间来判断跌倒[3];(2)基于振动分析的方法，记录人体正常活动的波形与跌倒波形作对比判断是否跌倒;(3)基于人体姿态和动作的方法，人体跌倒前步态和姿势的改变，会相应改变相对地面的加速度、行进方向、角速度，由此检测继而判断是否跌倒。本文主要以中老年人群中常见的跌倒事故为研究对象，设计一种可穿戴式的跌倒检测报警系统来检测跌倒行为，以减少跌倒后的发现时间。该系统对采集到的加速度进行处理从而判断是否跌倒。最后通过实验证明了该系统的可行性和准确性。

1 系统架构设计

系统大体分为三个部分:可穿戴检测终端、ZigBee无线网络和GPRS通信模块，如图1所示。

1.1 可穿戴检测终端设计

可穿戴检测终端由ZigBee无线发送模块和三轴加速度传感器构成。ZigBee无线发送模块负责数据的传输，采用的是低功耗、低成本、高可靠性的CC2530模块，加速度采用的是飞思卡尔的MMA7260QT。加速度传感器获取人体加速度值并由CC2530模块进行处理判断，如果判断为跌倒情况，则发送跌倒信息到网关。图2为终端结构示意图。

1.2 ZigBee无线网络

ZigBee无线网络由携带在人体上的终端节点和网关组成，负责传递跌倒信息。Zig Bee是一种基于802.15.4标准的新兴短距离、低功耗、低数据速率、低成本、低复杂度的无线网络技术。网络具有高度的灵活性和可扩展性，可以广泛应用于社区的远程医疗和医院病房监护的环境中，使得被监护人能够拥有自由的活动空间。

1.3 GPRS通信模块

GPRS通信模块采用的是SIMCOM公司生产的SIM300模块。图3为SIM300模块实物图，基于该模块的短信息功能可以快速安全可靠地实现用户信息处理等功能，特别适用于控制中心与终端设备距离很远，或不便采用有线通信介质等场合。监控中心与SIM300模块采用串口通信，实现报警短信的发送。

2 跌倒检测算法设计

如图4建立空间直角坐标系，跌倒算法是以一个佩戴在人体胸前的加速度传感器检测到的三轴加速度值来作为判断依据，研究人体跌倒过程中加速度的变化特性[4]。

正常情况下，加速度传感器的矢量和一般在1g左右。人体跌倒过程中首先会经历一个失重的阶段，加速度矢量和会迅速下降;然后人体将倒向地面，加速度值剧烈变化;人体跌倒后将无法立即站立，人体短时间内保持静止，加速度传感器三轴的加速度值与跌倒之前有很大区别[5,6,7,8]。图5为程序流程图。

人体静止时，加速度矢量和平均值为1g。连续测量加速度的矢量和SVM，当出现SVM小于0.5g的情况，说明人体处于失重过程，此时设置t=0。继续测量SVM，如果在04g，则说明这种情况不是跌倒，回到初始化后状态。否则，说明人体剧烈运动，延时2s，如果0.8g

3 系统测试与分析

首先，在被测人体胸部佩戴终端节点，被测人体进行不同姿势运动来验证系统的准确性。图6为人体某次跌倒过程中加速度变化曲线。通过多次试验，从而确定了判断人体失重和受到剧烈运动时加速度矢量和的阀值。当被测人体正常行走、跑步、坐下、躺下、上下楼梯时，均未出现误判。当被测人体向前、向后、向左、向右四个方向跌倒时，监控手机均能在5s内收到报警信息。

4 结束语

通过对ZigBee无线通讯技术、三轴加速度传感器以及SIM300模块的研究，本文提出并实现了一个具有远程报警功能的无线人体跌倒监测系统。由佩戴在人体胸前的终端采集加速度变化特性，通过跌倒算法进行判断，ZigBee网络负责数据的传输，SIM300模块将报警信息发送到医护人员及家属手机。经过测试，对于人体正常活动均不会产生误判，对于摔倒实现100%识别并报警。

参考文献

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可穿戴式天线 第7篇

可穿戴式智能医疗监测设备能够很方便的随时随地的采集到病人的生理信号, 以便用于辅助医生诊断, 同时也能够用于医生的远程监测病情, 及时发现病情, 甚至可以在智能设备上通过信号处理的方法, 检测出病情的变化并及时通知医生[1]。

对孕妇和胎儿的健康状况监护能帮助医生查看胎儿的发育状况, 以及检侧孕妇的健康状况, 还可用于辅助判断预产期等。B超技术能较全面地检查胎儿情况, 较为昂贵且不便于长时间监控;胎心监护仪 (Cardiotocography) 是通过超声波检测胎儿心率的设备, 适合较长时间的监测, 但测量设备比较大不便于日常的监侧, 且能提供的信息量比较小。上述两种设备中使用到超声波, 目前尚缺乏足够证据证明超声波对胎儿是安全的。心电图仪可以测量多导联的心电信号, 心音图仪测量心音信号, 但这两种装置的测量较为复杂, 只能用作临床使用。

对于长时间的生理信号监测, 需要设备功耗低、体积重量小并且最好能支持数据的无线传输, 便于数据存储以及远程监控。在文献[2]中, 研究人员设计一种基于手机的心电监测, 用与手机匹配的数据采集卡测量信号, 但是依赖指定的手机接口, 缺乏通用性;文献[3]中提出一种ECG和三轴加速度采集的可穿戴式设备方案, 并使用蓝牙的方式与手机连接, 可以在手机查看波形数据;文献[4]利用一种可贴在体表的麦克风来采集心音信号, 减轻了设备对病人日常活动的影响;文献[5]提出了一种同步测量心电、心音以及血氧饱和度的可穿戴式测量设备, 通过NI的数字采集卡读取信号, 在PC端编写信号采集程序, 但是有线连接的方式不便于日常测量。上述方案中存在至少一个如下问题:

(1) 测量信号单一;

(2) 缺少远程监测的支持;

(3) 需要外部设备较多, 不便于日常测量。

本文提出一种便携的心电心音信号联合测量设备, 并支持无线数据传输。可有效解决在日常监护中对孕妇胎儿长时间连续生理信号检测的问题, 有助于提升该领域监护水平。

2 系统需求分析

本系统最重要的几点需求如下:多通道信号测量, 能够同步测量心电、心音和运动信号 (包括3 轴加速度和3 轴陀螺仪) ;无线数据传输, 并且需要服务器端程序支持, 进行数据存储和远程监控;测量设备体积小、重量轻、功耗低。

多通道生理信号测量的核心在于心电心音信号的联合测量。心电信号是在心跳时, 心肌细胞的去极化过程引起的皮肤表面电位变化。心电信号的波形能用于对心肌梗塞、心律不齐等疾病的诊断。在妊娠过程中, 心电和心音信号已经成为医生的一个重要手段用于判断胎儿的健康状况。心音信号是血液在心脏收缩时流经心脏产生的震动波, 可以用来表征心脏瓣膜的开闭, 当心脏瓣膜或大动脉发生病变的时候, 心音波形会与正常波形不同, 而且由于各个瓣膜开闭时机不同, 如果动脉血管堵塞或者发其他病变, 则心音的持续时间和波形变化趋势会发生改变或是增加异常噪音, 医生可根据这点来判断病症。另外, 通过心电心音信号的结合处理, 能提取到更准确的胎儿心率值 (Fetal Heart Rate, FHR) , 可用于判断胎儿健康状况和判断预产期等[6]。

与临床监测不同的是, 可穿戴式设备会在病人移动或环境干扰严重的时候进行信号监测, 测量到的信号中会混入环境噪声和运动伪像, 需要通过滤波、噪声补偿方式将噪声信号剔除[7]。运动伪像是指在电生理信号采集过程中, 由于人体以及测量电极运动而引入的噪声信号, 它的产生主要是由于在电极或人体运动时, 电极以及周围皮肤的形变造成电特性变化, 比如电阻抗的变化等, 导致测量信号变形。由于运动伪像信号在频谱上的分布是与ECG重叠的, 很难利用频率特性将其分离。本设计中使用了3 轴加速度计和陀螺仪, 采集电极的运动状态, 以便作为参考信号用于运动伪像的消除。

智能终端通过低功耗Wi-Fi模块与云平台通信, 能将采集到的数据发送都便于医生查看或信号处理。相较于其他的无线方案, Wi-Fi的通信速率比较高, 而且连接到功率比较大的路由器上以后, 通信距离能达到100 米以上, 所以在低功耗要求不算太苛刻的场合还是比较方便的。

在服务器端使用TCP协议接收终端的数据, 并保存于数据库。服务端提供数据接口用于远程监控和数据分析。

3 系统架构设计与技术实现

3.1 系统架构设计

为了做到更轻更小, 笔者将复杂的数据处理放到服务端进行, 这样终端设备不太需要考虑运算性能, 而尽可能选用低功耗、高测量精度的器件。

如图1 所示, 设备的主要由四个功能模块组成: (1) 心电采集模块, 由心电电极以及信号处理电路组成; (2) 心音采集模块, 由听诊器头、麦克风以及信号处理电路组成; (3) 运动信号采集模块; (4) 无线数据传输模块, 主要通过设备上Wi-Fi模块收发数据。各个模块在ARM内核处理器的统一调度下工作。

3.2 智能终端设备实现

终端设备的核心处理器采用ADI (Analog Device Inc.) 的ADμCM360 芯片, 该芯片具有ARM cortex-M3 的处理器, 低功耗高运算性能, 片上具有两个单独的24 位数模转换器 (ADC) 外设, 能够同时采集心电和心音信号。

心电采集模块通过贴在体表的心电电极连接到电路板上, 以获取体表心电。由于心电信号通常比较微弱, 需要通过模拟前端芯片对信号进行放大和滤波, 心电信号在功率谱上的主要分量集中在100Hz以下, 而且P、R、T三个波的频谱分布基本在30Hz以下, 所以在模拟前端处理模块中, 选择截止频率为100Hz的低通滤波器对心电信号滤波, 然后ADC模块以500Hz的采样率对信号进行采集, 能得到较准确的心电信号。心电信号使用AD8232 芯片进行预处理。AD8232 芯片是ADI公司的一款集成单导联ECG前端处理电路, 主要包含一个增益100 倍的仪表放大器以及一个用于低通滤波的运算放大器, 通过配置AD8232 外围电路参数实现一通频带为0.3~200Hz的带通滤波器。电极暂使用传统的一次性银-氯化银电极, 因为新型电极材料性能并没有达到理想适用的状况:导电纺织电极噪声大并且有极化效应, 而反复使用的电极往往又存在接触不良的问题。

心音采集模块通过麦克风采集心脏附近的心音信号。利用听诊器的原理, 使用听诊器头通过软管与麦克风连接, 能有效的集中心音信号并屏蔽掉大部分的环境噪声。对心音信号的频率分布分析, 第一心音和第二心音的频率约为50~100Hz, 第三第四心音频率主要为10~50Hz, 舒张期噪音为50~80Hz也可达140~400, 其他噪音约为120~660Hz在1000Hz内亦有分布[8]。由于心音信号在200Hz以上基本上都是噪声信号, 笔者采用截止频率200Hz的低通滤波器处理心音信号, 并用ADC模块以500Hz的采样频率采集滤信号。麦克风信号会接到音频放大器MAX9812L芯片, 该芯片为固定增益为20d B (放大10 倍) 的麦克风, 用于放大信号和滤除低频分量, MAX9812L的输出信号再通过RC低通滤波器处理, 最后再使用ADC模块收集信号。

运动信号刺激模块中使用了MEMS ( Microelectromechanical Systems, 微电子机械系统) 传感器, 采用3轴的加速度计和3 轴的陀螺仪采集到心电电极以及患者的运动信息, 用于后续对电生理信号中的运动伪像消除等处理。运动数据的采集使用MPU6050 芯片, 在MCU中使用I2C接口通信获取运动信号。MPU6050 是一款集成的MEMS传感器, 内嵌了3 轴加速度和陀螺仪传感器, 最高采样速率达到1k Hz。

3.3 服务端数据接入

服务程序分为用于数据收发的网络通信模块、数据存储模块以及提供HTTP接口的数据查询模块三部分。在服务端使用TCP协议与终端通信, 获取终端采集的数据。在终端设备中按照预先设计协议把数据封装成帧, 而服务端同样会按照相同的协议对字节流进行分解成独立的数据帧。服务端接收到数据后存入数据库中, 并提供了HTTP查询接口便于远程查看。

服务端与终端通过TCP协议发送网络字节流数据通信, 为了保证接收数据的正确性, 终端发送的数据会按照表1 的格式封装成帧, 一遍服务端校验和划分数据包, 如表1 中所示, 以帧头、帧尾划分一个完整数据帧, 并提供数据长度信息, 校验和用于判断数据接收是否有误。在数据内容中, 如果包含帧头、帧尾等特殊的字符, 为了避免误读需要把他们转义为其他字符, 转义后通常由原来的一个字符变成两个字符。转义规则如表2 所示。

每一帧数据包含一组测量信号, 每帧数据包括了心电信号、心音信号、加速度信号和陀螺仪信号, 同时用2 个字节用于记录采样时间, 以便记录两次采样的时间间隔。他们数据帧中的顺序和字节数如表3 中所示。

4 设备评测与结果分析

图2 为测量设备实物图, 电路板大小约为45cm×65cm, 适合放入衬衣口袋或者固定在腰带上。其中心电电极需要额外的电极线连接到电极;运动模块固定在心电电极处, 并使用导线连接到板子上;心音麦克风套入听诊器管中。

使用终端设备进行了心电心音以及运动信号的测量, 使用500Hz数据采样率, 且终端设备与服务器在同一个无线局域网中或其他网络通信质量良好的情况下, 服务端程序能有效接收到所有数据并保存到数据库中。

图3 展示了实测的心电 (ECG) 信号波形。

图4 展示了实测的心音 (PCG) 信号波形。

从图3 中可以看出, ADC模块采集到的ECG信号波形上有较为明显的50Hz工频噪声。使用带阻滤波器能消除工频干扰, 获得质量较好的信号以支持后续处理。心音信号能够清晰的分辨出第一心音 (图4 中S1) 和第二心音 (图4 中S2) , 而第三心音 (图4 中S3) 和第四心音由于幅值较小且频率低容易被低频噪声淹没, 难以分辨。

5 小结

本文提出了一种适合孕妇与胎儿监测应用、可实现心音心电同步测量的便携式监测设备方案, 能够支持长时间动态测量并得到较高质量的测量数据。基于Wi-Fi的无线数据传输还能方便地将数据发送到远端服务器, 便于存储、分析和远程监测。心音和心电的同步测量能为医生提供更全面的诊断数据, 提升这一领域的监护水平。

摘要：在孕妇和胎儿监护领域, 移动健康监测可有效提升监测的易用性并获取更加丰富的数据辅助诊断, 同时提高应急反应速度, 保护孕妇和胎儿的安全。文章设计了一种基于ARM Cortex-M3微控制器的可穿戴式测量设备, 能同步采集心电信号、心音信号和运动信号, 支持无线数据传输, 较目前常用的单通道多普勒超声胎儿心动测量技术可获得更加全面的监测数据, 且对孕妇和胎儿安全, 可实现长时间动态连续测量, 有助于更全面的评估孕妇和胎儿健康状态。

关键词：生理体征测量,心电信号 (ECG) ,心音信号 (PCG) ,可穿戴计算,胎儿监护

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可穿戴式天线 第8篇

近年来,集成电路在医学领域的应用越来越常见[1],特别是在微型化的可穿戴式医疗系统中,用于实时监测人体的重要生理参数,以达到预防高血压、心脏病等重大疾病的目的。光电容积脉搏波(PPG)是人体重要生理信号之一,基于PPG信号的检测,可以得到血氧、无袖带血压以及心率[2]等生理信息,因此被广泛关注。

发光二极管发光照射皮肤表面,发生透射或反射,进而被光电接收器接收,皮肤、肌肉等部分对光的吸收在整个血液循环中保持恒定不变,而皮肤内血液容积在心脏作用下呈搏动性变化,使光电接收器接收到的光强度随之呈脉动性变化,当此脉动的光信号转换成的脉动的电信号,便可反映容积脉搏波血流的变化,即光电容积脉搏波[3]。研究用于PPG信号处理集成电路的设计方法,在不影响人们日常生活的情况下监测人体重要生命信息,不仅对重大疾病的预防、疾病的监控具有重要的实际意义,而且对于集成电路本身,也是其理论和设计方法在低频率、微弱信号领域的完善过程。

在设计用于PPG信号处理的集成电路时必须考虑以下几个问题:首先,来自于光电接收器的信号由一个幅度很小的交流分量和一个幅度很大的直流分量构成,比值在0.001-001 5之间[2,4]。由于幅度差别过大,两部分不能同时被处理,因为较大的直流分量会令放大器饱和。为解决这个问题,可以去除直流分量,或者将直流、交流分离。第二,与电路部分相比,发光二极管(LED)部分占系统功耗的大部分,因此只追求电路部分低功耗,不能对系统功耗有很大改善。因此,为降低系统功耗,LED将由脉冲驱动,这需要与光电接收器连接的前端处理电路具备处理脉冲信号的能力。第三,PPG信号的频率范围在0.5-16 Hz之间,实现其处理电路的全集成化是一个很大的挑战。

PPG信号的交流分量包含很多信息,因此,许多研究中抑制掉直流分量,只保留交流分量,例如近红外心率测量芯片[2]、带直流抑制结构的PPG信号前端处理电路[4,5,6]等。另外,PPG的直流分量对于生理参数的监测也具有重要意义,例如血氧饱和度的检测。所以,本文在直流抑制结构的基础上,设计了新的电路结构,可以分别得到光电容积脉搏波信号的直流、交流部分。基于此PPG信号处理集成电路,可以得到心率、血压、血氧等重要生理信息,可以广泛应用于穿戴式多生理参数检测系统中。

1 电路结构

文章提出的光电容积脉搏波信号前端处理电路的整体结构如图1所示,包括直流、交流分离电路,直流分量读出电路,低通滤波器和矩形波发生电路。

1.1 直流交流分离电路

直流、交流分离电路由跨阻放大器、金属氧化物半导体场效应晶体管(MOSFET)、采样保持电路和反馈环路中的特殊积分电路构成,如图2(b)所示。电路工作方式为:(1)跨阻放大器将输入电流转化为电压,此电压将被反馈环路中的积分电路以极低的截止频率低通滤波,得到接近直流的信号,使得MOSFET M中的电流频率也接近直流。这样,输入信号的直流分量从M流走,直流交流分量分离。(2)当输入信号变化时,积分电路也将提供给M变化的栅电压,从而实现直流、交流分量的动态分离。

(a)直流分量读出部分(b)直流交流分离部分

反馈环路中的积分电路采用4个串联的MOS-Bipolar器件[7,8]作为高阻值电阻(阻值大于1010Ω),从而使得积分电路的截止频率达到接近直流的10-6Hz。积分电路传输函数可以表示为:

其中,Req是MOS-Bipolar器件的等效电阻,AI是放大器的增益。

带反馈环路的跨阻放大器的传输函数为:

高通截止频率为:

其中,,RF和CF是跨阻放大器的反馈电阻和反馈电容,gM是MOS管M的跨导,IDS是输入直流电流,COX是M的栅氧化层电容,up是MOSFET的沟道表面迁移率。由式(3)可以看到,通过增加Req和CI或者减小gM和RF均可以降低ωHP。但是只有增加Req是可行的,原因如下:(1)为得到足够大的增益,RF不能无限制的减小;(2)在一定的输入电流范围内gM不能大幅度减小;(3)为了减小面积、降低成本,CI应该在200 p F左右。因此,本文采用了MOS-Bipolar等效电阻来实现大的等效电阻。

另外,在本文中LED采用脉冲控制,这样可降低功耗的同时也在光电接收器中产生了脉冲电流。但是,为了将光电容积脉搏波信号的直流与交流分量准确分开[4],需要连续信号,所以加入了采样保持电路来得到连续信号。

1.2 直流分量读出电路

直流分量读出电路包括电流检测单元和跨阻放大器,如图2(a)所示。MOS管M′与M有相同的宽长比,将复制M的电流。共源共栅电流镜用来更准确地复制电流,并且将电流输入至跨阻放大器,从而将电流信号转换为电压信号。跨阻放大器电阻的选择需要考虑到既要避免放大器饱和又要得到足够的增益。

1.3 低通滤波器

在将光电容积脉搏波信号的直流、交流分量分离后,交流分量将通过低通滤波器读出。低通滤波器采用R-MOS-C结构[2],如图3所示,它的传输函数表示为:

截止频率为:

其中,Ra是Ma的等效电阻,滤波器的增益由R2/R1决定,Ma和Mb作为等效的大阻值可变电阻,滤波器的截止频率可以通过改变Ma的栅电压Va进行调节,而Mb的栅电压Vb不会对滤波器的交流特性产生影响,只是影响直流工作点。

1.4 矩形波产生电路

矩形波产生电路如图4所示,包括一个施密特触发器、一个PMOSFET、一个NMOSFET和一个电容。MOS管作为大阻值电阻来降低芯片面积。根据施密特触发器的传输特性,在初始状态VC=0,Vout=VDD。C首先通过MP充电直至VC=VT+,Vout=0,通过MN放电直至VC=VT-,Vout=VDD。

当增加MN的栅电压(VN)时,MN的电流增加,放电时间减少;当增加MP的栅电压(VP)时,MP的电流减小,充电时间增加。从而可以通过改变VN和VP来调节所产生的脉冲信号的占空比。

基于图4所示的电路,可以得到用于单路光电容积脉搏波信号采集或血氧饱和度测量的控制脉冲信号,如图5和图6所示。在血氧饱和度测量中,需要采集在红外/红光下的两路光电容积脉搏波信号,用两路不重叠的脉冲信号控制。SS/H表示图2中采样保持电路的控制脉冲信号,SLED表示LED的控制脉冲信号。

2 仿真结果

两个及四个MOS-Bipolar器件的电流-电压特性曲线如图7所示,可见,此器件具有很大的等效电阻(1010-1011)。并且根据仿真及分析结果,不同宽长比的MOS-Bipolar器件的等效电阻随着宽长比的增加而增加。

低通滤波器在不同Va下的幅频响应曲线如图8所示,可以看到,可以通过改变Va来调节滤波器的截止频率。此外,同样的方法进行仿真及分析,Vb不影响交流特性而只影响直流工作点。

加入滤波器后的输出电压幅频响应曲线如图9所示,对于不同的输入电流直流值,高通截止频率及增益为0.07~0.7 Hz及124~124.4 d B。高通截止频率会略微受到输入电流的影响,因为ωHP=gMRF/ReqCI,gM=[2IDSCOXup(W/L)M]1/2。但是,由于光电容积脉搏波信号也是在一定范围内变化,对于不同人,也会有所不同,所以只需要保证高通截止频率稍低于最低信号频率即可。

对于矩形波发生电路,仿真得到矩形波的低电平及高电平宽度随VN及VP变化的曲线如图10、图11所示。可以看到,当VN为0~0.5 V时,低电平宽度0.45 s~7.4μs,当VP为2.7~3.3 V时,高电平宽度0.96μs~0.45 s。通过调节VP及VN,信号频率变化范围为1.1 Hz~119.6 k Hz,占空比变化范围为2.13×10-6~0.99。

3 结论

本论文提出了一种新的用于光电容积脉搏波信号处理的集成电路结构,可以将光电容积脉搏波信号的直流、交流成分分开。该结构将应用于基于光电容积脉搏波信号处理的可穿戴式多生理参数检测中,例如血氧饱和度、心率、血压等。不仅具有重要的实际应用价值,也对于集成电路设计理论的完善具有参考价值。

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可穿戴式天线 第9篇

可穿戴柔性外骨骼通过“以人为核心”的人机一体化技术将人类的智力和机器的“体力”有机地结合在一起,使得人与智能机器处于平等合作的地位,各自执行自己最擅长的工作。柔性外骨骼能够在操作者的控制下完成靠人自身能力无法单独完成的任务[1,2]。因此,可穿戴式柔性外骨骼人机智能系统(下文简称“外骨骼系统”)在机械手力反馈双向遥操作、虚拟现实、工业生产、航空航天、军事等领域都有着非常广泛的应用。但值得一提的是外骨骼系统需要由人穿戴外骨骼进行操作,外骨骼任何一个“非理性”的动作都可能对操作者造成严重的伤害。因此,外骨骼系统必须有很高的安全性和可靠性,而对于医疗康复外骨骼系统来说,确保患者的人身安全尤为重要。

本研究在参考研读目前世界各国大量相关的政府文件、议案以及学术论文[3,4]的基础上,对外骨骼系统安全性评价方法进行深入的研究。

1 外骨骼系统安全性

外骨骼系统的安全性主要考虑在外骨骼系统工作过程中,外骨骼与操作者以及与周围人群构成的“人机器人环境人群”之间的安全问题。由于外骨骼系统对人可能造成的伤害主要来自系统与人在运行过程中的意外碰撞,针对这些问题,通常可以将系统的安全策略分为碰撞前预防和碰撞后保护。碰撞前预防安全措施主要对机械结构设计、安全控制策略、维护等环节提出安全性要求,尽量避免碰撞的发生;而后者主要应对碰撞发生后可能出现的意外,最大程度地减少对人的伤害。因此,在外骨骼系统中除了需要安置常规的被动安全设施(如弹簧缓冲垫、安全气囊等)以外,最好能够开发与汽车ABS、EDB、EBA等类似的系统,使系统具有在危机情况下采取智能防范措施的能力,在保证人和系统安全的同时也增加了操作者和周围人群心理上的安全感[5]。

外骨骼系统的安全性通常可以用以下公式进行描述:

Safety={SdesignSmanufactureScontrolSmanipulation

SmaintenanceSother}(1-rateincidence) (1)

式中,Sdesign,Smanufacture,Scontrol,Smanipulation,Smaintenance和Sother∈[0,1],分别表示系统设计、制造、控制、操作、维护以及其他环节的安全性。0rateincidence1,表示由于人为操作失误、系统故障等原因造成危害事故的可能程度。

由于目前还没有专门针对外骨骼系统安全性的标准,可以借鉴机器人设计及操作安全性标准,针对外骨骼系统中“人和机器的关系更为紧密、信息交互更为频繁”的特点,在人机耦合和人机协同方面建立细致和完善的安全设计和使用规范,提高系统的可靠性。

2 机械结构安全设计评价方法

如前所述,外骨骼系统对操作者或者周围人群可能造成的伤害主要来自于外骨骼与人意外碰撞中的冲击力。如果冲击力大于人体能够承受的最大安全冲击极限,那么将会对人造成伤害,因此在系统设计中需要通过有效的方法将冲击力控制在安全的范围内,提高系统的安全性。下式描述了系统结构设计的安全性评价方法:

Sdesign=(1-αall) (2)

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式中 αall系统设计可能对人造成危害的系数;αi设计过程中结构设计、驱动方式、安全保护等每个环节可能对人造成危害的系数,定义为碰撞时冲击力与人体所能承受最大安全冲击之比,即α=Fimpact/Fc,0αi1(i=1,2,3,,n)。

2.1 基于人机工程的结构设计

外骨骼系统能够通过良好的可穿戴性实现实时捕捉或辅助人体相应肢体动作的功能。因此,在关节结构设计过程中,应该根据人体运动滑膜关节的6种运动副模型[6],尽量模拟真实的人体运动关节,特别是在其位置布置和自由度分配方面,应尽可能与之保持一致,以满足人体关节全范围活动的要求。驱动元件的布置应该参考人体运动关节中代表性驱动肌肉的分布,模拟人体关节运动过程中这些肌肉的相应功能,以减少操作者与外骨骼之间的运动干涉。下肢柔性外骨骼设计中驱动器的安置如图1所示。在臀大肌和股内侧肌两块骨骼肌所对应的位置上分别布置一个双作用直线驱动器,可以用来模拟相应关节处屈肌和伸肌所产生的屈伸运动,从而带动外骨骼结构绕髋关节和膝关节处的旋转运动副产生模仿人体的肢体运动。

同时,在柔性外骨骼的设计时应充分考虑操作者的身材、姿态和动作等特征,允许在一定的范围内根据操作者的体型调节其关节尺寸,以满足不同体型操作者需求。例如,在设计适合身高160 cm～180 cm人群使用的下肢步行外骨骼时,根据我国国家标准(GB/T 1000-1988)《中国成年人人体尺寸》中人体各部位相对于总身高H的比例(如图2所示),可计算出这类人群大腿和小腿长度变化范围大约为6 cm,所以设计的下肢步行外骨骼大腿杆和小腿杆的长度要具有至少6 cm的调节范围。

2.2 小质量、小惯量运动构件设计

外骨骼与人意外碰撞过程中的冲击力是对人造成伤害的主要原因,尤其是当外骨骼系统具有较高的速度或者较大的运动能量的时候,这种碰撞将可能对人体造成严重的伤害。Ikuta等人提出了运动构件可能对人造成的危害评定系数:

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式中 α1运动构件质量和惯量在与人碰撞过程中,对人体造成危害的系数;m系统运动构件质量;a运动构件碰撞时的加速度;I构件转动惯量;l构件上与人碰撞点到旋转关节转铰距离。

显然,在确保运动构件具有足够的刚度和强度的前提下,尽量采用小质量和小惯量的运动构件,可以减小系统发生意外碰撞时柔性外骨骼对人的冲击力。柔性外骨骼上肢设计中减小系统运动构件质量和惯量的例子如图3所示。

2.3 柔性驱动方式

传统的柔性外骨骼结构设计中,运动驱动器通常采用分布式的安装方式,即在具有运动自由度的关节处安装相应个数的运动驱动器。这直接导致了系统(尤其是末端执行机构)运动惯量的增加。相反地,虽然可以将所有驱动器集中安装在基座上,通过传动系统将运动传递到相应关节,减小系统的运动惯量,但同时也降低了系统的频响,影响系统的性能。

通过将外骨骼系统各个运动关节的运动驱动器输出信号进行高频和低频分离,柔性驱动方式分别由高频运动信号驱动器和低频运动信号驱动器来实现。高频运动信号受距离影响衰减比较明显,故高频运动信号驱动器需要安装在关节附近,但往往由于其所需功率较小,可选用小型或微型驱动器,从而不会大幅增加系统的运动惯量;低频运动信号往往所需功率较大,其相应驱动器尺寸重量也较大,故应安装在靠近系统基座的位置上。但低频运动信号受距离影响衰减不明显,因此不会对系统控制性能造成明显的影响[7,8,9,10]。

此外,系统各运动关节加装缓冲或者阻尼装置,以吸收碰撞时的冲击。根据系统在碰撞发生时的动力学方程,有:

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式中 I关节转动惯量;undefined碰撞前关节的角加速度、角速度和角度;C,K缓冲等效模型的阻尼系数和刚度系数。

Ikuta等人根据最大危险程度,给出了系统此时可能的危害系数[11]:

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2.4 安全限位保护

机器所谓的智能工作无非是对输入其中的人类智慧按一定的逻辑进行选择并执行而已。然而,在选择和执行的过程中若发生了偏差或错误,其最终输出的结果必然是违背人类智慧的,是非智能的,这种输出对与外骨骼紧密接触的操作者和周围人群造成的伤害是巨大的,甚至是致命的。因此,一套可靠的安全限位保护装置是不可缺少的。通常限位方式可分为软限位和硬限位。软限位一般通过上层控制程序对各个关节运动进行限位,但为了确保系统的万无一失,还必须要在底层设有机械和电路的硬限位,使外骨骼在检测到关节到达机械限位时,能够自动切断电源或使关节以反向缓慢运动回到安全初始位置,从而避免伤害操作者。根据前面所提出的系统安全性评定方法,可以用下式评价限位保护对于系统安全的影响:

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式中 f外骨骼运动关节超过限位时,对操作者关节的冲击力。

3 人机系统的安全控制策略

外骨骼系统所构成的“人智能机器环境人群”是一个复杂的动态系统。其操作者以及周围人群活动的不确定性和多样性决定了若采用传统的控制策略则很难就动态环境下的系统建立事件预测模型,从而无法实现系统在动态环境下避障以及避免与周围人群发生意外碰撞等安全保护功能。

目前,外骨骼系统普遍采用的控制方法是加入力反馈或者阻尼控制等直观反馈,帮助操作者更多地获取环境信息,同时实时地更新操作者根据这些环境信息所发出的控制命令,从而改善了系统的控制性能,减少了外骨骼与操作者或是周围人群意外碰撞所造成的伤害。这其中又可分为间接阻尼控制和直接力反馈控制两种。

通常,柔性外骨骼与周围人群或者物体之间可以简化为“弹簧质量块”模型,形成间接阻尼控制,如式(8):

F=k(X-X0), XX0 (8)

式中 k系统环境等效刚度;X柔性外骨骼与周围人群或者物体实际距离;X0柔性外骨骼与周围人群或者物体的安全距离,可参考R15.06、GB 11291-1997等安全标准中规定的机器人操作时与周围人群的安全距离。

当周围人群或者物体与外骨骼系统间距离小于安全距离X0时,系统将产生阻尼力F,以减缓外骨骼系统运动速度或是避免其与周围人群或者物体发生碰撞。假设外骨骼系统运动部件质量为m,系统减速度为a,经过安全距离l后以v′的速度与人群发生碰撞时的冲击力为:

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那么系统对于周围人群可能造成的危害系数为:

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显然,足够的安全距离将有效地提高系统运行时的安全性。

柔性外骨骼与操作者之间不存在安全距离,两者紧密结合,间接阻尼控制无法很好地保证操作者的安全。因此,需要在柔性外骨骼控制回路中增加独立的力反馈控制回路以构成直接力反馈控制,将周围环境的视觉、触觉等信息实时地传递给操作者,提高操作的真实感,如图4所示。同时,在外骨骼内部与操作者接触的位置,应该有适当的防护,同时应开发类似于汽车中ABS或EBA等相应的安全防护系统,以减小意外碰撞时的冲击。

4 结束语

研究表明,外骨骼系统通过“以人为核心”的人机一体化技术将人和智能机器有机地结合在一起以协同工作,因此为了确保操作者和周围人群的安全,柔性外骨骼系统应在设计、控制、维护等多个环节建立完善的安全规范,同时具有一套完整的安全操作体系。此外,柔性外骨骼对人可能造成的伤害主要来自于意外碰撞中对人的冲击,因此,系统应在设计、控制、操作、维护等各个环节对系统建立安全评价方法,提出拟人化结构设计、运动构件小质量小惯量化、柔性驱动方式、安全限位保护、阻尼或力反馈控制等方案,减少系统可能对人造成的伤害。

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