[发明专利]一种融合多传感器的老年人摔倒预测方法和系统

说明书

本发明公开了一种融合多传感器的老年人摔倒预测方法和系统，属于助行机器人及康复系统技术领域，通过三种传感器采集人体手部触觉信息、人体三轴加速度信息、躯干角度信息，利用这三种在人体摔倒过程中的运动学特征参数分别进行摔倒初步预测，最后通过决策级融合中心对三种信息进行融合。通过检测触觉和人体躯干运动信息并进行多信息融合，可以在300ms内快速检测出人体当前的运动状态，且准确率达到95％，对摔倒预测具有比较高的效率和准确率，可以准确快速的对老年人身体状态进行判定。

技术领域

本发明属于助行机器人及康复系统技术领域，具体涉及一种融合多传感器的老年人摔倒预测方法和系统。

背景技术

大多数行动不便的老年人在生活中需要照顾和看护，耗费大量的社会资源。而随着年龄的增加，老年人机体生理功能发生明显改变，表现在器官老化和功能的衰退。其中本体感觉、视觉等老化导致老年人在使用助老伴行机器人时容易发生摔倒，不仅使老年人感到恐惧和焦虑，且摔倒后会令其身体造成严重的损伤，给其生活带来极大的困扰。

人体的摔倒是一个复杂多变的过程，包括人体四肢的运动和躯干的运动，通过传感器采集人的手部触觉信息和躯干角度信息描述人体当前的运动状态，前期通过视觉和身体状态来对人体的摔倒进行预测，判断时间过长，而人从身体失衡到与地面撞击最后平躺在地面上的整个摔倒过程只有2～6s。所以此类方法不能快速进行预测摔倒，通过检测触觉和人体躯干运动信息并进行信息融合，可以在300ms实现正确率为95％的检测出人体当前的运动状态，对摔倒进行预测。因此利用该方法预测老年人摔倒具有较高的学术价值和应用意义。

现有技术中关于人体摔倒预测方面的相关技术如下：

1、申请号为201610202912.6的专利申请“一种摔倒预测方法及系统”，公开的内容：通过监测获取用户前方环境所对应的图像信息；根据所述图像信息，确定用户前方环境中是否包括用户感兴趣的物品当确定用户前方环境中包括用户感兴趣的物品时，为了防止婴儿快速跑向该感兴趣的物品而造成摔倒，启动一级预警操作，以提醒看护人员及时对婴儿进行防护，从而可以降低婴儿摔倒的几率。该方法及系统应用对象为婴儿，而老年人与婴儿的身体特点和认知上差别太大，因此不适合用于老年人摔倒预测。

2、申请号为201410505266.1的专利申请“一种摔倒监控装置”提出了一种摔倒监控装置，通过该种装置获取人体的心率和需氧饱和度值来监控人体的身体状态，该种装置需要检测人体的身体状态，而且用来预测人体摔倒的特征参数只有转角数据，对于老年人来讲，其身体状态更加复杂，仅依靠转角数据和心率来进行判断过于简单。且判定时间过长，不适合用于老年人摔倒预测。

发明内容

本发明的目的在于提供一种融合多传感器的老年人摔倒预测方法和系统，该方法通过检测触觉和人体躯干运动信息并进行多信息融合，可以在300ms内快速检测出人体当前的运动状态，且准确率达到95％，对摔倒预测具有比较高的效率和准确率，可以准确快速的对老年人身体状态进行判定。

本发明是通过以下技术方案来实现：

本发明公开了一种融合多传感器的老年人摔倒预测方法，包括以下步骤：

步骤一：采集信号

通过触觉传感器、三轴加速度传感器和陀螺仪，分别采集使用者手部触觉信息、人体三轴加速度信息和人体躯干角度信息；

步骤二：提取关键特征信息

通过建立地面与人体间坐标系，选取老年人在摔倒过程中手部触觉力、躯干三轴加速度和躯干角度三种动态变化信息中的特征参数作为摔倒预测的关键特征；

步骤三：关键特征信息融合、判断