一种基于惯性传感的跌倒及其相似动作预警方法与流程

1.本发明涉及人体跌倒检测技术领域，更具体地，涉及一种基于惯性传感的跌倒及其相似动作预警方法。


背景技术：

2.有研究表明，跌倒是最常见的年老综合症，也是65岁以上老人受伤害的主要原因。目前，判断跌倒的方案主要包括基于视频图像的跌倒检测、基于声频信号的跌倒检测以及基于穿戴式装置的跌倒检测。在基于视频图像的方案中，对象的实时运动由摄像头监测，然后识别图像中的动作类别，将当前动作与预设的跌倒动作进行匹配，判断跌倒是否发生。这种方案不能保证用户的隐私安全，能检测出的跌倒行为较少，且使用场景受限，成本昂贵。在基于声频信号的方案中，通过分析冲击导致振动的频率部分判断跌倒事件，但此类设备安装比较复杂，资金投入也比较大。对于基于穿戴式装置的方案，目前常见“跌倒报警器”的传感模块一般采用单一的三轴加速度计，测量精度和数据模态受限，或所采用的阈值算法不够优良，最大的缺陷是只能实现跌倒报警，即发生跌倒后的报警、求助，而不能实现预判跌倒并提前提醒用户。
3.在现有技术中，专利申请cn202110819148.8公布了一种基于神经网络信号的跌倒预警系统，包括能够安装在平底鞋底部的拆卸式鞋底和设置在鞋底内的位姿调整装置；所述拆卸式鞋底包括呈凹槽状的鞋底主体，鞋底主体的中部内设置有横板，所述横板将鞋底主体分隔为位于上部的、用于承托平底鞋的连接腔和位于下部的安装腔；所述安装腔内设置有横托板，所述横托板前后两端的左右两侧均对称设置有两个条形的安装口，每一个安装口对应的鞋底主体底部设置有一个动作口。该方案通过力学的方式和物理方法减少跌倒的概率，但是对于生活中的非日常行走的动作(例如，坠床)无效，且无法做出跌倒预警。
4.专利申请cn201910865163.9公布了一种医疗防跌倒预警装置，包括收紧圈，所述收紧圈的一侧固定连接有连接块，所述连接块的一侧固定连接有盒体，所述收紧圈的内侧固定连接有缓冲垫块，并且收紧圈上设置有连接组件，所述收紧圈上开设有多个通气孔，所述盒体内壁的顶部分别固定连接有蓄电池和警报器。该方案利用人体倾斜角的大小判断是否发生跌倒，但针对正常的弯腰，躺下等大幅度的倾斜角行为动作无法识别判断，误报概率较大。
5.专利申请cn201810134106.9公布了一种老人跌倒预警及定位大数据系统，包括穿戴式信号采集装置和云端数据分析系统；所述穿戴式信号采集装置包括用于采集使用者步行状态时脚跟，第二跖骨、趾骨和第一跖骨、趾骨处压力信号的第一压力采集单元、第二压力采集单元和第三压力采集单元；所述第一压力采集单元、第二压力采集单元和第三压力采集单元均与本地储存模块连接，所述本地储存模块通过短途无线通讯单元与使用者的手机连接，所述手机与云端数据分析系统远程通讯连接。该方案虽然在一定程度上能够有效的保障老年人的人身安全，降低老年人跌倒的风险，但是在跌倒预警效果较差。例如，当人体进行上下跳跃、原地躺下等行为时，无法判别和预测跌倒。
6.综上，现有的跌倒检测方案具有以下缺陷：
7.1)利用视频信号采集设备，采集人体行为视频信息，通过对人体行为视频的处理来实现倒预测的方案需要视频采集设备辅助，只能在视频采集设备覆盖的特定区域才能奏效。而且，通过图像处理的方式只能对典型的人体跌倒行为有很高的识别率，存在识别盲区。同时，这类方案所需设备较多，硬件装置笨重，安装使用繁琐，成本也较高，在常见的生活场景中不方便使用。
8.2)基于生物力学的老年人跌倒预警系统，通过压力传感器采集足底生理压力信号，以监测和判断人体步态是否正常并进一步对跌倒行为做出预警。这类方案能够较好的反应步态的频率，速度等信息，但是对于预测跌倒行为效果不佳。因为足底压力只能片面的反应某些跌倒行为，在足底压力不变化的情况下，人体上身也能够出现许多跌倒征兆行为，例如后座式跌倒、下垂式跌倒等。由于传感器在脚底，穿戴不方便，电子器件也很容易影响脚部位在行走过程中的舒适度，因而不宜通用化。
9.3)现有的跌倒预警系统往往采用远程传输和计算的方式反馈结果。佩戴用于跌倒预警的相关传感器，通过无线传输模块，将佩戴的传感器原始数据发送至pc端，最终通过pc端的算法进行处理。这类方案设备需求量大，且算法复杂度高，不利于边缘节点计算。
10.4)传统的基于加速度信号和姿态角的跌倒预警算法误报率高，往往通过设置加速度信号阈值和姿态角度阈值，进行跌倒判断。这类方案虽然能够滤除一些类似跌倒的行为，但是对生活中的一些动作毫无识别的能力，并且对传感器的佩戴方向还存在特定的要求。


技术实现要素：

11.本发明的目的是克服上述现有技术的缺陷，提供一种基于惯性传感的跌倒及其相似动作预警方法。该方法包括以下步骤：
12.获取目标在机体坐标系下的三轴加速度信号和三轴角速度信号，并计算合加速度；
13.根据机体坐标系和世界坐标系的映射关系，得到世界坐标系的三轴加速度信号和三轴角速度信号；
14.计算世界坐标系下的三轴运动加速度；
15.通过比较所述合加速度与设定阈值的大小，判断目标是否处于失重状态；
16.在判断目标处于失重状态的情况下，根据竖直方向上瞬时位移和/或倾斜角的变化量进行跌倒预警，其中，所述瞬时位移基于目标在竖直方向上的运动速度和运动加速度获得，所述倾斜角的变化量基于世界坐标系下x轴和y轴的角速度信号获得。
17.与现有技术相比，本发明的优点在于，为了解决跌倒预警漏报率高以及准确率低的问题，通过分析大量跌倒行为，找出并提取出跌倒行为的典型特征，通过实时分析处理，能够在跌倒前准确地预测并发出跌倒预警信号，通知执行机构进行跌倒及时防护和救助。本发明能够滤除掉生活中的大量与跌倒行为相似的动作并预警常见跌倒动作以及特殊的跌倒动作。
18.通过以下参照附图对本发明的示例性实施例的详细描述，本发明的其它特征及其优点将会变得清楚。
附图说明
19.被结合在说明书中并构成说明书的一部分的附图示出了本发明的实施例，并且连同其说明一起用于解释本发明的原理。
20.图1是根据本发明一个实施例的基于惯性传感的跌倒及其相似动作预警方法的流程图；
21.图2是根据本发明一个实施例的基于惯性传感的跌倒及其相似动作预警方法的过程示意图。
具体实施方式
22.现在将参照附图来详细描述本发明的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本发明的范围。
23.以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。
24.对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。
25.在这里示出和讨论的所有例子中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它例子可以具有不同的值。
26.应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。
27.总体上，所提供的基于惯性传感的跌倒及其相似动作预警方法首先通过惯性姿态传感器(如mpu9250)采集人体运动的加速度信号和角速度信号(假设，人体佩戴的传感器与人体十分贴合，那么该传感器输出的加速度信号和角速度信号可以理解为人体运动的加速度信号及角速度信号)，并对传感器三个轴(x轴，y轴，z轴)的原始加速度和角速度信号进行滤波处理。
28.然后，利用滤波后的三轴加速度值求取合加速度值，合加速度能够反应人体的失重情况，可用于判断人体是否跌倒(跌倒伴随失重)。
29.接下来，将传感器的三个轴的加速度值和角速度值分别映射到世界坐标系下。此时，在世界坐标系中，存在六个量，分别是传感器映射的三轴加速度值和三轴角速度值。世界坐标系中的三轴角速度值，表示人体在绕地理中东/西方向、南/北方向和竖直方向的倾斜过程中的角速度值。例如，若世界坐标系的x轴表示东/西方向，当人体朝南/北方向跌倒时，则x轴的角速度则是人体绕东/西方向倾斜过程中的角速度，在某一个特定时间区间内对其积分则得到人体绕东/西方向倾斜过程的倾斜角度变化。后续将用该思路计算人体在某一个时间段内的倾斜角变化量，进而辅助判断跌倒是否即将发生。
30.进一步地，考虑到惯性传感器会受到重力的影响，因此机体坐标系下三轴加速度的值会包含有重力加速度的成分(重力加速度在机体坐标系下的三个坐标轴上的分量的大小和方向由传感器的自身姿态决定)。因此，当将机体坐标系下传感器三轴加速度值映射到世界坐标系中时，在世界坐标系中的z轴方向上会存在一个竖直向下的重力加速度值。然后，将世界坐标系中的z轴方向的加速度减去重力加速度即可得到z轴方向上的运动加速
度。而在世界坐标系下其余的x轴和y轴上的加速度也是运动加速度量，但方向上和z轴上的运动加速度垂直，且不包含重力加速度，无需减去自然重力加速度，因为自然重力加速度永远是竖直向下的，只有在z轴存在。
31.然后，对合加速度的值进行判断，利用合加速度滤除假跌倒动作和识别真跌倒动作，如果小于正常阈值，则表明人体处于失重状态，既开始发生跌倒(失重是跌倒行为的固有属性)；否则，则表明人体没有跌倒趋势，处于跌倒干扰动作(例如，步行，慢跑等日常行为动作)或者静止状态(此处利用的阈值并非传统的阈值法，此处的阈值只是简单预判，真正跌倒预警方法在后面的步骤中详述)。然后，人体在世界坐标系下的竖直方向会发生位移，位移的加速度就是z轴方向的加速度，而此时z轴方向上的加速度则竖直向下。同时，触发人体瞬间竖直位移的计算和人体瞬间倾斜角度变化量的计算。人体是否有跌倒的趋势，关键点在于要监测人体重心或者人体除四肢外的某身体部位是否持续的往下移动和持续的发生较大倾斜量变化，因此对人体在竖直方向上的位移和人体的倾斜角度变化量进行计算。
32.例如，如果在世界坐标系下人体竖直位移大于某个阈值，且人体倾斜角度变化量大于某个阈值，则开始发出跌倒预警。竖直位移可通过速度和时间来计算获得；倾斜角变化量可通过对世界坐标系下x轴与y轴的合成角速度进行积分来计算获得。在上述位移和倾斜角变化量的计算过程中，一旦监测人体倾斜角变化和竖直向下的位移量不再持续正/负增长，则立刻停止上述位移和倾斜角的计算并将已计算的结果均清零，为下一次跌倒做好准备。
33.为清楚起见，首先介绍涉及到的参数，定义如下：惯性传感器(imu)三轴加速度和角速度分别为a
x
、ay、az和ω
x
、ωy、ωz；三轴欧拉角(姿态角)分别为γ，ψ，θ；合加速度为a
合
；合加速度阈值a
阈值
为常量；世界坐标系下三轴加速度和重力加速度以及角速度分别是a
x
、ay、az和g以及ω
x
、ωy、ωz，其中g为当地实际重力加速度；竖直方向人体运动速度为v
动
；竖直方向上人体的运动加速度为accz；人体倾斜角的变化量为δφ，人体倾斜角的变化量的阈值为δφ
阈值
；人体失重标志位为g
失
；imu采样周期d
t
＝1/(采样频率)；人体在竖直方向上失重的位移为sz；跌倒预警信号标志为sign。
34.具体地，结合图1和图2所示，所提供的基于惯性传感的跌倒及其相似动作预警方法包括以下步骤：
35.步骤s110，利用惯性姿态传感器采集人体运动的加速度信号、角速度信号和姿态角。
36.首先，读取惯性姿态传感器的三轴加速度和姿态角。既：a
x
＝imu的x轴加速度输入；ay＝imu的y轴加速度输入；az＝imu的z轴加速度输入；ω
x
＝imu的x轴角速度输入、ωy＝imu的y轴角速度输入、ωz＝imu的z轴角速度输入；γ＝y轴姿态角；ψ＝z轴姿态角；θ＝x轴姿态角。
37.应理解的是，可采用多种方式计算姿态角，例如基于扩展卡尔曼滤波的四元数姿态解算算法、互补滤波法或梯度下降法等。
38.步骤s120，对所采集的原始信号进行滤波，获得机体坐标系下的三轴加速度信号和三轴角速度信号。
39.例如，利用移动平均值滤波器对采集的原始三轴加速度信号和三轴角速度信号进行滤波，以滤除噪声毛刺。移动平均滤波器的通用公式为：
[0040][0041]
其中，windowsize是设定的窗口大小。移动平均值滤波器沿数据移动长度为windowsize的窗口，并计算每个窗口中包含的数据的平均值。
[0042]
具体地，针对采集到的三轴加速度信号和三轴角速度信号进行滤波处理，既：
[0043][0044]
其中，和是滤波过程中产生的中间变量，无实际含义，t表示信号采集的时刻。
[0045]
经过上述处理，可获得滤波后的机体坐标系下的三轴加速度信号和三轴角速度信号。需要说明的是，除了采用滑动窗口滤波外，也可采用其他的滤波方式。
[0046]
步骤s130，计算世界坐标系下的三轴加速度信号和三轴角速度信号，以及竖直方向的运动加速度。
[0047]
利用惯性传感器所获取的人体的姿态角度包括俯仰角γ、翻滚角θ和航向角ψ，记机体坐标系到世界坐标系的旋转矩阵为则等于：
[0048][0049]
世界坐标系下物体的三轴加速度值为a
x
、ay、az，三轴角速度值为ω
x
、ωy、ωz。
[0050]
其中，a
x
、ay、az与a
x
、ay、az有如下转化关系：
[0051][0052]
其中，ω
x
、ωy、ωz与ω
x
、ωy、ωz有如下转化关系：
[0053][0054]
其中，γ是机体坐标系下y轴上的旋转角度，也就是pitch角度(俯仰角)，ψ是机体坐标系下z轴上的旋转的角度，也就是yaw角度(航向角)，θ是机体坐标系下x轴上的旋转角
度，也就是roll角度(翻滚角)。
[0055]
进一步的，在世界坐标系下滤除重力加速度的干扰以得到z轴方向上的运动加速度，则世界坐标下的三轴运动加速度acc
x
、accy、accz的计算如下：
[0056][0057]
其中，accz是世界坐标系下z轴方向的运动加速度，g是当地实际的重力加速度。accy是世界坐标系下y轴方向的运动加速度，acc
x
是世界坐标系下x轴方向的运动加速度。
[0058]
在此步骤中，依据机体坐标系和世界坐标系的映射关系，利用三轴姿态角进行映射矩阵的求解，由映射矩阵将三轴加速度信号和角速度信号映射在世界坐标系下。进而，将世界坐标系下的三轴加速度信号在竖直方向的z轴减去重力加速度g，得到世界坐标系下的三轴运动加速度。
[0059]
需要说明的是，在计算世界坐标系中的净运动加速度时，上述实施例首先将机体坐标系下的三轴加速度值映射到世界坐标系中，然后再减去重力加速度。该过程也可以替换为以下步骤：将世界坐标系下的重力加速度映射到机体坐标系中，然后用机体坐标系中的三轴加速度减去机体坐标系下的重力加速度，再将减去重力加速度的三轴加速度值映射到世界坐标系下，同样，此时世界坐标系下的三轴值也为净运动加速度。
[0060]
步骤s140，计算机体坐标系下的合加速度。
[0061]
例如，机体坐标系下的合加速度表示为：
[0062][0063]
其中，滤波后的三轴加速度值为a
x
、ay、az。滤波后的三轴角速度值为ω
x
、ωy、ωz。合加速度能够反应人体是否失重以及失重的程度。
[0064]
步骤s150，基于合加速度判断目标是否处于失重状态，并根据竖直方向上瞬时位移以及倾斜角的变化量进行跌倒预警。
[0065]
首先，进行人体失重判断。如果合加速度a
合
＜a
阈值
，则表明物体开始处于失重状态。与此同时，开始计算人体在竖直方向上的运动速度v
动
和运动加速度accz并对世界坐标系下三轴角速度进行积分。进而求解出人体在竖直方向上的位移sz和相对于竖直方向的倾斜角的变化量δφ。例如，若人体失重位移sz＞s
阈值
且δφ＞δφ
阈值
，则判断人体即将跌倒，于是发出跌倒预警信号。
[0066]
具体地，如果合加速度小于正常阈值，既：a
合
＜a
阈值
，则说明人体失重，则将失重标志位置1，既g
失
＝1；否则将失重标志位置于0，既g
失
＝0；
[0067]
如果g
失
＝1，则开始计算竖直方向上的瞬时位移，有：
[0068][0069]
其中，t表示计算位移s的结束时刻(也就是发出跌倒预警时刻，既下文中的sign＝
1时刻)，t表示计算位移的时刻索引，t＝1表示计算位移s的起始时刻(也就是g
失
＝1的时刻)，d
t
表示采样周期。
[0070]
与此同时，也开始计算倾斜角的变化量，有:
[0071][0072][0073]
应注意的是：人体围绕z轴的自身旋转和跌倒过程无关，因此不参与计算。
[0074]
当竖直方向上的瞬时位移大于阈值时候(既sz＞s
阈值
)，则说明人体重心或关键部位在大幅度的向下运动；当人体倾斜角的变化量大于阈值时候(既δφ＞δφ
阈值
)，则说明人体重心或关键部位已经发生了大幅度的倾斜。在一个实施例中，当以上两个变量均大于其对应的阈值时，则判断人体即将发生跌倒，然后将跌倒预警标志置1，既sign＝1；不满足判断条件时则仍将跌倒预警标志置0，既sign＝0。
[0075]
如果合加速度大于正常阈值，既：s
合
＞s
阈值
，则记录sz和δφ的值以及和的值，分别用和δφ
t
以及和表示。
[0076]
在一个实施例中，当sz和δφ同时满足如下的条件一和条件二时或者当ω
x
＝0或ωy＝0时，则sz和δφ值清零，结束对此次跌倒的预警过程，回到步骤s110为下一次跌倒预警做准备；否则，跳转到判断合加速度是否小于正常阈值，以继续计算竖直方向的瞬间位移sz和人体倾斜角的变化量δφ。
[0077]
条件一：
[0078]
条件二：
[0079]
在此步骤s150中，考虑到人体正常行为涉及到短暂的轻微失重，所以设定阈值以区分是正常行为的假失重还是易发生跌倒的真失重。当处于真失重状态后，开始计算真失重状态过程中的人体在竖直方向上的位移，并开始计算真失重状态过程中的人体在世界坐标系下的倾斜角度的变化量。此外，在惯性传感器的一个采样周期d
t
内，人体在竖直方向上的位移采用匀加速运动的方式计算，人体的倾斜角计算采用匀速倾斜方式计算。并且，当处于真失重状态后，世界坐标系下人体偏移过程中的合角速度，围绕z轴上的自转速度和人体倾斜无关，因此不参与计算。在真失重状态下，当竖直方向上的位移大于设定的位移阈值且世界坐标系下的倾斜角度的变化量大于设定的阈值时，开始认为即将发生跌倒，触发跌倒预警信号。通过这些设计，能够滤除掉生活中的大量与跌倒行为相似的动作(例如坐下、行走、站立、弯腰、躺下、蹲起、跳跃等)并预警常见跌倒动作(例如，左/右跌倒、前/后跌倒、侧
方位跌倒等)以及特殊的跌倒动作(例如，下坠式跌倒、坠床、跛行过程跌倒、臀部/膝盖先着地跌倒、扶墙缓慢滑倒等)。
[0080]
为了进一步验证本发明的效果，对与跌倒行为相似的动作进行了验证，实验结果参见表1，可以看出平均误报率仅为1.40％。
[0081]
表1实验结果
[0082]
adl动作类型实验次数误报次数误报反馈方式误报率行走1501语言提示0.7％慢跑1501语言提示0.7％坐下起立1500语言提示0.0％躺下1502语言提示1.3％蹲下站起1503语言提示2.0％跳跃1502语言提示1.3％上楼梯1503语言提示2.0％下楼梯1502语言提示1.3％间断性跌倒动作1505语言提示3.3％
[0083]
需说明的是，在不违背本发明精神的前提下，本领域技术人员可对上述实施例进行适当的改变或变型。例如、利用真失重下的人体竖直位移或人体相对于竖直方向的偏移角的变化量作为跌倒判别特征进行跌倒预警；将机体坐标系映射到世界坐标系下并且滤除重力加速度，获得运动加速度。又如，在其他不同场景，利用合加速度作为判断人体失重的重要标志位以进行竖直位置距离计算，或者利用合加速度作为判断人体失重的重要标志位以进行相对于竖直方向的偏移角的计算。或者，利用世界坐标系下的x轴角速度和y轴角速度，对其先平方再求和，最后再开方的运算关系得到用于跌倒预警或者检测算法的合角速度，则求取该合角速度的方法和思想在保护的范围之内。此外，利用合加速度与竖直方向的竖直位移或者合加速度与偏移角的变化量或者合加速与竖直方向的竖直位移及偏移角度作为跌倒监测是否终止的条件的判别方法，均在本发明保护的范围之内。
[0084]
综上所述，本发明首先将原始信号进行滤波，去除干扰和信号噪声，以保证后续的计算准确和不受测量噪声干扰；整个跌倒预警过程不依赖姿态角度，可以预防生活中与跌倒相似的日常行为的串扰。更为重要的是，本发明利用了许多跌倒行为公共的特征，既：处于失重状态下的人体在世界坐标系下的竖直方向上的位移量和相对于竖直方向偏移角的变化量均变化很大。通过监测失重状态下，人体竖直方向上的瞬时位移以及偏移角的变化量来进行跌倒行为预测，提高了预测的准确性。在对跌倒行为间断性发生的动作(扶墙缓慢滑倒等)，本发明通过对合加速度变化大小和竖直位移的变化大小以及角速度变化的方向进行监测，能够有效的识别该类跌倒行为，因而对跌倒行为和非跌倒行为区分度更高。此外，经实验验证，本发明复杂度低，执行效率高，所需算力小，在边缘终端也能够实时响应处理，应用更加广泛。
[0085]
本发明可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本发明的各个方面的计算机可读程序指令。
[0086]
计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是但不限于电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电
磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、静态随机存取存储器(sram)、便携式压缩盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能盘(dvd)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。
[0087]
这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。
[0088]
用于执行本发明操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(isa)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如smalltalk、c++、python等，以及常规的过程式编程语言—诸如“c”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(fpga)或可编程逻辑阵列(pla)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本发明的各个方面。
[0089]
这里参照根据本发明实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本发明的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。
[0090]
这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。
[0091]
也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的
指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。
[0092]
附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。对于本领域技术人员来说公知的是，通过硬件方式实现、通过软件方式实现以及通过软件和硬件结合的方式实现都是等价的。
[0093]
以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。本发明的范围由所附权利要求来限定。

技术特征：
1.一种基于惯性传感的跌倒及其相似动作预警方法，包括以下步骤：获取目标在机体坐标系下的三轴加速度信号和三轴角速度信号，并计算合加速度；根据机体坐标系和世界坐标系的映射关系，得到世界坐标系的三轴加速度信号和三轴角速度信号；计算世界坐标系下的三轴运动加速度；通过比较所述合加速度与设定阈值的大小，判断目标是否处于失重状态；在判断目标处于失重状态的情况下，根据竖直方向上瞬时位移和/或倾斜角的变化量进行跌倒预警，其中，所述瞬时位移基于目标在竖直方向上的运动速度和运动加速度获得，所述倾斜角的变化量基于世界坐标系下x轴和y轴的角速度信号获得。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当满足以下条件时，进行跌倒预警：当竖直方向上的瞬时位移大于第一阈值；或者当人体倾斜角的变化量大于第二阈值；或者当竖直方向上的瞬时位移大于第一阈值且当人体倾斜角的变化量大于第二阈值。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：当判断目标处于非失重状态的情况下，执行：记录s
z
、δφ、和的值，分别用δφ
t
、和表示；当且且或者当ω
x
＝0或ω
y
＝0时候，将s
z
和δφ值清零，结束对此次跌倒的预警过程；其中，ω
x
、ω
y
、ω
z
是机体坐标系下的三轴角速度值，δφ是倾斜角的变化量，s
z
是竖直方向上的瞬时位移，t表示计算位移的结束时刻。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述机体坐标系和世界坐标系的映射关系表示为：表示为：其中，在机体坐标系下的三轴加速度信号为a
x
、a
y
、a
z
，三轴角速度信号为ω
x
、ω
y
、ω
z
，γ是机体坐标系下y轴上的旋转角度，ψ是机体坐标系下z轴上的旋转角度，θ是机体坐标系下x轴上的旋转角度，是机体坐标系到世界坐标系的旋转矩阵。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，世界坐标系下的三轴运动加速度表示为：
其中，acc
z
是世界坐标系下z轴方向的运动加速度，acc
y
是世界坐标系下y轴方向的运动加速度，acc
x
是世界坐标系下x轴方向的运动加速度，g是重力加速度。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述竖直方向上的瞬时位移表示为：6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述竖直方向上的瞬时位移表示为：6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述竖直方向上的瞬时位移表示为：所述倾斜角的变化量表示为：所述倾斜角的变化量表示为：其中，竖直方向上的运动速度为v
动
；竖直方向上的运动加速度为acc
z
；倾斜角的变化量为δφ，倾斜角的变化量的阈值为δφ
阈值
；d
t
是采样周期；竖直方向上的瞬时位移是s
z
，t表示计算位移的时刻索引，t＝1表示计算位移的起始时刻，t表示计算位移的结束时刻。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在机体坐标系下的三轴加速度信号和三轴角速度信号是对原始数据经过移动平均滤波器滤波后获得。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述合加速度表示为：其中，a
x
、a
y
、a
z
是机体坐标系下的三轴加速度信号，a
x
对应x轴，a
y
对应y轴，a
z
对应z轴。9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，该计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1至8中任一项所述方法的步骤。10.一种计算机设备，包括存储器和处理器，在所述存储器上存储有能够在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。

技术总结
本发明公开了一种基于惯性传感的跌倒及其相似动作预警方法。该方法包括：获取目标在机体坐标系下的三轴加速度信号和三轴角速度信号，并计算合加速度；根据机体坐标系和世界坐标系的映射关系，得到世界坐标系的三轴加速度信号和三轴角速度信号；计算世界坐标系下的三轴运动加速度；通过比较所述合加速度与设定阈值的大小，判断目标是否处于失重状态；在判断目标处于失重状态的情况下，根据竖直方向上瞬时位移和/或倾斜角的变化量进行跌倒预警，其中，所述瞬时位移基于目标在竖直方向上的运动速度和运动加速度获得，所述倾斜角的变化量基于世界坐标系下X轴和Y轴的角速度信号获得。本发明提高了跌倒预测的准确性。本发明提高了跌倒预测的准确性。本发明提高了跌倒预测的准确性。


技术研发人员：刁亚楠 王亚萍 欧阳平 陈强强 宁运琨 赵国如
受保护的技术使用者：深圳先进技术研究院
技术研发日：2023.02.22
技术公布日：2023/5/31