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申请/专利权人：同济大学

摘要：本发明涉及一种基于腰骶部穿戴式设备的摔倒预判方法、装置及存储介质，其中方法包括：步骤1获取传感器发送的用户的运动数据；步骤2滤波处理；步骤3基于姿态解算器对滤波后的运动数据进行姿态解算，确定位姿信息；步骤4在预配置的时间长度内设定多个采样区间，对位姿信息进行采样；步骤5对每个采样区间内的位姿信息进行特征提取和归一化处理得到特征值；步骤6判断特征值是否大于阈值，若是，则判定一次冲击事件发生；步骤7统计预配置的时间长度内冲击事件连续发生的次数，判断次数是否大于预配置的次数阈值，若是，则判定为摔倒事件即将发生。与现有技术相比，本发明具有摔倒预测准确性高等优点。

主权项：1.一种基于腰骶部穿戴式设备的摔倒预判方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1获取传感器发送的用户的运动数据，所述传感器设于腰骶部穿戴式设备上，所述运动数据包括被测节点的加速度计、角速度计、磁力计的三轴数据；步骤2对运动数据进行滤波处理；步骤3基于姿态解算器对滤波后的运动数据进行姿态解算，确定位姿信息；步骤4在预配置的时间长度内设定多个采样区间，对位姿信息进行采样，所述采样区间为预配置长度的滑窗；步骤5对每个采样区间内的位姿信息进行特征提取和归一化处理得到特征值；步骤6判断特征值是否大于预配置的阈值，若是，则判定一次冲击事件发生；步骤7统计所述预配置的时间长度内冲击事件连续发生的次数，判断次数是否大于预配置的次数阈值，若是，则判定为摔倒事件即将发生；所述位姿信息包括欧拉角、四元数；所述滤波处理采用改进PI的Mahony滤波方法，具体包括以下步骤：步骤2-1物体静止时，加速度计与地面保持垂直放置，测量值为0,0,-1，利用坐标系转换矩阵将世界坐标系下加速度计的测量数据转换到物体系，得到各轴的重力加速度在物体系内的分量Gx,Gy,Gz： 其中，q0，q1，q2，q3为描述物体空间位置的四元数，为坐标系转换矩阵， 步骤2-2将Gx,Gy,Gz与物体系内加速度计的实际测量值ax,ay,az进行向量积求解，得到误差修正量error： 步骤2-3基于误差修正量和PI调节，对角速度计的测量值进行滤波处理，确定修正量；δ＝Kp*error+Ki∫error其中，δ为修正量，Kp、Ki为PI调节参数；步骤2-4基于修正量对角速度计的测量值进行补偿： 其中，ωx,ωy,ωz为角速度计的测量值，ω'x,ω'y,ω'z为滤波后的角速度计数据；步骤2-3的滤波处理过程中，基于欧拉角的变化绝对值对Kp、Ki进行在线调整，具体包括以下步骤：基于姿态解算器预求解欧拉角；确定预求解欧拉角的角速度变化率；判断角速度变化率是否大于0，若是，则令表征欧拉角方向的参数Flag取正值，若否，则Flag取负值；在预配置的采样区间内，判断欧拉角的变化情况是否同时满足角度变化值条件和方向变化条件，若是，则判定欧拉角发生震荡，调小PI调节参数Kp，若否，则按照预配置的步长调大PI调节参数Ki，直至再次判定欧拉角发生震荡，其中，所述角度变化值条件为欧拉角的三轴角度变化值的绝对值之和小于预配置的角度变化阈值，所述方向变化条件为Flag发生正负变化。

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