基于多传感器融合的居家监护系统的设计与实现

　　摘 要：为了在非临床条件下，搭建一套智能的、非入侵式的智能监护系统，为居家老人提供合理的、非入侵式的、智能化的生活服务，本文融合客观环境信息与被照顾者在室内的位置、日常行为等主观信息，开发设计一套智能化的、未入侵式的智能监护系统，为老人或者慢性病患者提供智能化的生活服务。实验证明，融合室内位置与日常行为等主观信息，能有效地提高智能监护系统的“非入侵”性与合理性。

　　关键词：室内定位;低功耗蓝牙;数据采集;行为识别;智能决策

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　　1 引言(Introduction)

　　醫疗技术的进步延长了人的寿命，同时也加剧了世界老龄化的步伐。预计到 2020年，我国60岁以上老年人口将增加到2.55亿人左右，占总人口比重提升到17.8%左右;高龄老年人将达到2900万人左右，独居和空巢老年人将增加到1.18亿人左右[1]，对老年人的照顾已经成为社会关注的热点。对65岁以上的老年人进行调查，发现其中90%的人表示他们愿意住在目前的居住地，实现居家养老，因此在非临床环境下，智能监护系统能够辅助老年人实现居家养老，并能提高生活质量。

　　随着传感器技术以及智能设备的进步，智能监护系统逐渐应用于对老年人的日常护理、照顾中。目前，智能监护系统主要分为两大类，一类是应用多种智能设备并融合多种传感器技术，搭建一套集监护与服务为一体的智能服务系统，用于对老年人或者慢性病人患者的照顾[2]。另一类是开发设计用于智能监护的服务机器人，由于机器人内置了丰富的传感器，可以实时采集环境信息，依据对环境信息的分析做出智能的决策，可用于紧急救援或者对老年人的照顾[3]。在以上的研究中，侧重于对环境信息的采集、分析，出现了智能决策方案与被照顾者的意愿不一致，对其生活产生干扰的情况。为此，本文提出从主观和客观两个方面收集环境信息，融合室内定位技术和行为分析技术，兼顾老人在室内的位置以及正在从事的日常活动等主观信息，建立非入侵式的智能决策，增加决策的合理性与未入侵式性，更好地服务于老年人的生活。

　　目前，RFID(Radio Frequency Identification)、无线Wi-Fi、BLE(Bluetooth Low Energy)、ZigBee、图像处理等技术被应用到室内定位中[4-6]，其中基于低功耗蓝牙(BLE)的室内定位技术，得到了广泛的应用，主要原因是出于对使用者个人隐私的保护以及设备使用能耗的考虑。目前手机已经成为室内定位领域常用的设备之一，一方面是由于的手机的普及使用，另一方面是由于手机内置了丰富的传感器(Sensor)，如加速度、陀螺仪、蓝牙、无线等。

　　鉴于以上原因，本文开发设计了一套基于多传感器融合的非入侵式的居家养老照顾、监护系统，一方面为老年人搭建智能、方便的服务系统，实现对家用电器的智能控制，为被照顾者提供合理、便捷的生活服务;另一方面，为监护人提供实时的、居家生活监护信息，实现远程监控功能。

　　2 相关工作(Related work)

　　2.1 传感器网络

　　智能监护系统的目的是为被照顾者提供智能的居家服务，提高被照顾者的生活质量，该系统首先在不对使用者生活产生干扰的情况下，依据对环境信息的综合分析，进而对家用电器进行智能控制。为此，本文在居家环境下搭建传感器网络，用于采集温度、湿度、光照、室内位置等信息，为智能决策、节能环保提供科学的依据。

　　在两居室的居住环境，搭建传感器网络，结构如图1所示。环境信息主要包括主、客观两部分信息，一部分是温度、湿度、电器运行状态等客观环境信息;另一部分是反映使用者室内位置、日常行为的主观信息。本文选自三星公司的SmartThings系列产品中的智能插座、温度传感器、湿度传感器、光照传感器，用于采集环境信息[7，8];选取Estimote公司的Beacon，该设备定时向外发射蓝牙广播包，手机在接近Beacon时会收到信号强度不等的广播包，以此来获取使用者在室内的位置。另外采集表征手腕动作的加速度和方位角信息，用于识别老人正在从事的日常行为。

　　图1 2D的居家智慧监护环境

　　Fig.1 2D ichnography of intelligent monitoringenvironment

　　2.2 系统结构

　　智能决策是智能监护系统的核心，不仅要科学还要符合用户的生活习惯，为此，本文融合客观的环境信息和反映使用者主观行为的信息。鉴于室内定位设备Beacon的部署，将生活区域划分为{卧室1，卧室2，客厅，厨房，卫生间}五个区域，另外在每个区域分别安装相对独立的传感器。以区域为单位，分别采集各自区域的温度、湿度、电器状态、光照强度，基于以上环境信息，由智能决策单元进行智能的决策。为了减少对使用者的干扰，融入反映使用者日常行为的行为信息，为被照顾者提供非入侵式、方便、快捷、智能的服务，系统结构如图2所示。

　　智能监护系统分为环境信息融合和家用电器智能控制两个部分，环境信息主要包括温度、湿度、光照、家用电器运转状态、室内位置、日常行为等信息，t时刻的环境信息记为Dt={位置，行为，持续时间，温度，湿度，光照，时间}，在综合分析Dt在基础上，不违反用户行为习惯的前提下，对电器、设备进行智能控制。电器的状态分为开、关两种状态，标记为{0，1}，如环境信息序列为{客厅，坐，2m，>26，<30，5，10：50}，决策列表为{风扇=1，空调=1}，依据用户的行为习惯，对决策进行优化，输出{风扇=1}，进而控制outlet，打开风扇。

　　图2 居家智慧监护系统结构图

　　Fig.2 Structure of intelligent monitoring system

　　室内定位技术的应用，使得智能决策可以分区域进行，这种基于区域的智能决策不仅提高决策的合理性，而且节能环保，当检测到用户在卧室睡觉时，自主将其他区域的電器关闭，实现了对电器的智能控制。

　　3 多传感器融合的智能监护模型(Intelligent monitoring model based on multiple sensor)

　　3.1 基于IBeacon的室内定位方法

　　为了减少室内环境对定位信号的干扰，将Beacon安装在天花板上，记为BPi，其中i?[1，5]，各个Beacon以200ms的时间间隔向外发送强度为-4dBm的广播包。当使用者接近或者进入BPi区域，手机会接收到Beacon的蓝牙广播包。在这些广播包中包含最重要的定位信息蓝牙信号强度(Received Signal Strength Indicator，RSSI)，RSSI值会随着使用者与BPi之间距离的变化而变化，当距离d小于1米时，随着距离d的变大RSSI值会以一定的比例减少;而当距离在1米以上时，由于反射波的影响，RSSI会出现上下波动的现象，甚至丢失。

　　鉴于以上原因，本文将信标BPi的邻近区域对象设置为“远区域”far=5m、“近区域”near=1m。当使用者在区域对象中的位置发生变化时，会触发相应的事件onEnter、onExit、onContextChange的发生，进而获取使用者距离信标BPi的位置信息，从而确定使用者处于哪一个生活区域，如当使用者与BPi的距离小于1米时，near区域的onEnter事件会被触发，表示使用者已经进入了near区域，从云端获取BPi的附加信息，即获取了该区域的家用电器列表。

　　3.2 在线行为分类模型

　　在日常生活中，人们在从事一种日常行为的过程中，常常伴随着手臂一系列有规律的运动，比如“走路”时，手臂会前后有规律的摆动，而“睡觉”时手臂则相对保持静止。在前期研究中[9]，首先通过收集居家日常行为的数据，在此基础上，基于无监督聚类方法提取高层语义特征，构建行为数据集，最后基于动态贝叶斯算法建立日常行为的分类模型。基于以上分类模型，本文实时采集行为数据，对日常行为进行在线辨识，系统结构如图3所示。

　　图3 日常行为在线行为识别结构

　　Fig.3 The flow path for online recognition of daily activities

　　本文设置采样频率是30Hz，在线收集加速度、陀螺仪的数据分别记为，首先基于滑动时间窗模型抽取特征生成在线测试数据Xi(t)，然后将测试数据送入分类模型Mode，从而得到分类结果Yi(t)。

　　3.3 智能决策算法

　　环境信息主要包括客观环境信息和主观信息两个部分，记为样本集D。实时监控区域BPi的onEnter事件，当事件被触发时，要从两个方面进一步获取信息：

　　(1)从云平台获取BPi的家用电器使用列表。

　　(2)从日常行为分类模型BehavorMode获取当前的日常行为类别Btp。

　　在此基础上，依据客观环境信息，由智能决策模块建立对家用电器的控制列表，算法描述如下所示：

　　输入：环境信息样本集D;

　　输出：电器状态控制

　　1.初始化室内位置Pt=-1;P区域内的电器状态Stp=-1;日常行为Btp=-1;

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文章名称： 基于多传感器融合的居家监护系统的设计与实现

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