基于多传感器融合的老人跌倒检测

老年人跌倒受伤的问题已经随着人口老龄化显得非常突出,目前主流的跌倒检测算法既不实用也不准确。为此提出一种新的基于加速度计、陀螺仪和磁力计的跌倒检测算法。把人的活动姿势分平躺姿态和非平躺姿态,并假设在跌倒后检测到躺卧姿势。检测算法分三步:四元数卡尔曼滤波,姿态识别,活动强度分析。通过安装在腰部的九轴传感器采集数据,通过四元数卡尔曼滤波器,使系统可以获得在地面坐标系统中人体姿态矢量。人体的姿态矢量包括欧拉角、四元数、加速度。欧拉角用于确定平躺姿态和非平躺姿态,四元数和加速度用来分析平躺时的活动强度。该算法具有计算量小、实时性好并且检测精度高、检测方便的特点。