[发明专利]远程跌倒监护智能拐杖

说明书

技术领域

本发明涉及一种智能拐杖，具体是一种供老年人使用的远程跌倒监护智能拐杖。

技术背景

随着社会老龄化程度的加深，空巢老人越来越多，已经成为一个不容忽视的社会问题，他们没有子女在身边照顾，自己生活的安全保障要求越来越多。不断增多的“空巢老人”使现有的养老体系面临三大挑战：生活保障、日常照料服务、精神慰藉。

近年来，可穿戴设备逐渐进入大众视野，并成为新的发展趋势。可穿戴技术主要探索和创造一种设备，该设备能直接穿在身上、或是整合进用户衣服或配件。例如Google Project Glass，具有和智能手机一样的功能，可以通过声音控制拍照，视频通话以及上网冲浪、处理文字信息等，功能强大且方便携带。对于老年人而言，拐杖是他们随身携带的一种设备，因此可以利用拐杖的便携优势，开发具有多种功能的智能拐杖来实现对老人的安全监护。

随着技术的发展，对于拐杖的改进研究已经不局限于结构上的优化，多功能智能拐杖的发明也越来越多。多功能拐杖（CN203058593U）,将拐杖和微型收音机、定位仪和手电筒相结合，实现的一种多功能拐杖，可以使老人随时听广播，满足其娱乐需求，而且能够根据定位仪定位，实现智能化，使家人能随时了解老人所处位置，手电筒的结合也保证了老人在光线较暗时行动的安全。一种智能拐杖（CN103462315A），其特征是在拐杖本体上设有电源装置，水平传感器模块，警报器，RFID标签，中央处理器。通过水平传感器采集拐杖信息，判断老人是否跌倒；老人跌倒后，报警器发出警报；通过设置RFID标签，配合分布式阅读器，可以实现对老人的定位。

然而，对于拐杖的改进多数是为了老年人使用更加便捷加入夜光或者手电筒功能，或者为了老年人的娱乐加入MP3、收音机等等。也有拐杖是通过加速度或者角度传感器来判断拐杖的状态，进而判断出使用者是否跌倒。但是这些具有跌倒检测功能的拐杖缺乏对传感器原始信号的处理，特别是加速度传感器返回的信息经常带有强烈的噪声干扰信号，很容易发生误报警。

发明内容

本发明的主要目的是针对空巢老人的生活保障问题，提供一种集跌倒检测，位置跟踪和娱乐为一体的远程跌倒监护智能拐杖，该智能拐杖对社区老年人的跌倒监护具有重大意义。

按照本发明提供的技术方案，所述远程跌倒监护智能拐杖包括拐杖的支撑体和顶部的手柄，在拐杖手柄上设置电源总开关、功能按键、显示屏和指示灯，在拐杖支撑体上部内置无线通信模块和蜂鸣器，无线通信模块所连接的天线位于拐杖支撑体表面，在容纳无线通信模块的位置设有通风口，在拐杖支撑体下部内置加速度传感器、GPS模块、微处理器和电池；所述电源总开关、功能按键、显示屏、指示灯、无线通信模块、蜂鸣器、加速度传感器、GPS模块均通过信号线与微处理器相连；加速度传感器负责采集拐杖运动加速度，再由微处理器进行处理判断跌倒信息，GPS模块用于实时跟踪拐杖的位置信息，当检测到跌倒或者通过功能按键主动报警时，微处理器发送拐杖的位置信息和报警信号。

具体的，当所述微处理器分析出加速度超过5m/s²时，发出跌倒报警信号。

所述微处理器采用多新息卡尔曼滤波算法得出进行跌倒检测的加速度数据信息，多新息方法是将标量单新息加以推广，变为新息向量，建立多新息算法；对于多新息卡尔曼滤波算法，考虑以下随机系统状态空间模型，即为方程(1)，(2)：

x(t+1)=Ax(t)+Bu(t)+w(t)    (1)

z(t)=Cx(t)+v(t)    (2)

x(t)是t时刻的系统状态，u(t)是t时刻系统的控制量，A和B是系统参数，z(t)是t时刻的测量值，C是测量系统参数。w(t)和v(t)分别表示过程和测量的高斯白噪声，其均值为零，协方差为Q,R。

针对该系统，多新息卡尔曼滤波器是最优的信息处理器。以下五个公式为原始卡尔曼滤波算法原理描述基本公式，式(3)(4)完成卡尔曼滤波器实现对系统的预测，其中式(3)利用系统的上一次状态预测现在的状态，得到系统更新后的预测结果，式(4)完成对应于x(t|t-1)的协方差的更新。然后，结合已经得到的预测值和收集到的测量值，由式(5)得到现在t状态的最优化估计值x(t|t)。K(t)是卡尔曼增益，其计算公式如(6)。最后，根据式(7)更新t状态下x(t|t)的协方差，得到P(t|t)。当系统进入t+1状态时，P(t|t)就等同于式(4)中的P(t-1|t-1)，以此卡尔曼滤波算法自回归运算，直到系统过程结束。

x(t|t-1)=Ax(t-1|t-1)+Bu(t)    (3)