[发明专利]一种基于动作意图识别的智能床系统及其使用方法

权利要求书

1.一种基于动作意图识别的智能床系统，该系统包括机械护理床主体、压力传感器模块、上位机、控制器和驱动器；其特征在于：

所述护理床主体包括床架、安装在床架上的七块活动连接的拼接小床板构成的床板、固定在床架上且分布在床板周围的护栏、及驱动每一个小床板动作的多个电动推杆，多个电动推杆连接驱动器，驱动器同时连接控制器，控制器连接压力传感模块及上位机；

所述床板包括第一小床板、第二小床板、第三小床板、第四小床板、第五小床板、第六小床板以及第七小床板，第七小床板支撑人体小腿以下部分，第一小床板、第二小床板、第三小床板按照从左到右的顺序并排布置支撑人体上半身部分，第四小床板、第五小床板、第六小床板按照从左到右的顺序并排布置支撑人体腰部至大腿部分，第一小床板、第二小床板和第三小床板在人有起身意图的时候提供支持力；当人有向左翻身的意图时，第一小床板和第四小床板提供支持力，当人有向右翻身的意图时，第三小床板和第六小床板提供支持力，第二小床板和第五小床板在翻身的时候提供了稳定的区域；第七小床板用于帮助使用者抬高腿部，以进行腿部的活动；

所述压力传感器模块用于实时获取使用者卧躺时的压力变化数据，采用柔性压力传感器阵列，平铺于第一小床板-第六小床板区域上；压力传感器模块基于交叉电极式电容阵列搭建，结构上由上缓冲层、下缓冲层和安装在上、下缓冲层之间的压敏传感器阵列组成，上、下缓冲层厚度均为5mm，压力传感器阵列由64×128个压敏传感器组成；

所述控制器内加载有意图识别算法，用于将采集到的压力值进行处理，对使用者有起卧意图时床面压力数据进行分析识别，将人体的动作意图信号发送到驱动器，对床板对应部分的电动推杆进行控制，同时在上位机上显示出实时压力信号的大小变化；

所述驱动器包括控制单元和升压装置，控制单元与控制器之间通过串口进行通信，控制单元通过升压装置连接电动推杆，将控制器的动作信号通过串口发送到驱动器的控制单元；

所述升压装置将控制单元接收到的动作意图信号进行放大，使电压值满足电动推杆的电压工作范围，将不同电动推杆的电压输入接入升压装置的输出，当升压装置输出正电压时，动作意图识别到的床板对应部位进行动作，当升压装置输出电压为0时，电动推杆停止动作；

所述意图识别算法的具体流程是：

方法的详细步骤是：

第一步、状态判断：

在正常运行下，设定卧躺最低压力阈值和卧躺有效面积阈值，上位机通过控制器实时采集柔性压力传感器的数据，若采集到的压力数据不大于卧躺最低压力阈值，或者压力传感器处于卧躺最低压力阈值10％的面积小于卧躺有效面积阈值，记为状态1，此时数据采集模式以低频低耗模式进行数据收集，实现无人使用或有人但非卧躺状态时低耗休眠状态；否则采集到的压力数据大于卧躺最低压力阈值，同时压力传感器处于最低压力10％的面积不小于卧躺有效面积阈值，即可判定使用者已卧躺于床面，记为状态2，数据采集模式调节为正常使用模式；

第二步、定位使用者卧躺区域：

将状态2采集到的压力传感器信息进行卡尔曼滤波处理；消除干扰后的信号，在状态2下，时刻检测使用者的压强变动幅度，若压强在10s内变动幅度不大于50％，则将当前压力分布状态设为正常卧躺状态；

再在此正常卧躺状态下，采集柔性压力传感器上的横纵单元上不同的压力值，并生成相应的压力分布图，定位出使用者卧躺区域；

对于卧躺区域，按照人体结构规律中轴线定位脊柱、三个头长位置为腰部进行显著区域划分，选定卧躺者可显著反应起身动作意图上半身区域，即肩部、背部、腰部；

第三步、对起卧意图进行实时监测：

由预设识别算法对上半身区域进行监测计算，当区域压力变化比例超过算法标准值的时候表示有起或者躺的意图；识别算法的具体流程是：

选定采集到的一块压力区域，由进入正常卧躺状态时传感器每个单元面积与压力值计算压强值的±100Pa设定为该压强值有效上下限阈值，经选定的腰、背、肩的区域每个值与有效阈值进行比较，大于等于有效上限阈值的输出为true，小于等于有效下限阈值的输出为false；计算输出为true与输出为false区域压强值的比例；

设定起身状态比例系数为0.5，让输出为True区域的压力值和输出为False区域的压力值之比与其比较，当输出true区域与输出为false区域之比大于比例系数时，即认为有起身意图，当输出true区域与输出为false区域之比等于比例系数时，认为使用者没反应，即没动；当输出true区域与输出为false区域之比小于比例系数时，认为使用者落下；由此实现判断使用者的起身意图识别；

第四步：记忆学习

在使用中不断记录同一个使用者的起卧样本数据，运用机器学习算法设置相应的样本分类器，将使用过程中正确识别意图时的有效工作的数据进行记录，从原始的粗标准不断针对特定使用者具体身体参数修改优化第三步中判断起身意图的有效阈值与比例系数，提高起卧意图监测的精确度。