基于MPU6050六軸傳感器的頸椎健康監測系統設計

楊圣華　王永偉　李曉蕾

摘 要：針對當前頸椎病呈現出的“人數多、低齡化、危害大，難治愈”趨勢，為了防患頸椎病于未然。本文基于MPU6050六軸陀螺儀設計并實現了一款智能頸環。該方案采用嵌入式設計，以MPU6050作為姿態監測傳感器，nRF51822藍牙芯片作為單片機，通過MATLAB等仿真軟件及卡爾曼濾波處理得到精確的頸椎運動監測模型。

關鍵詞：可穿戴設備；傳感器；頸椎病

21世紀初，世界衛生組織宣布頸椎病已經成為世界第二大頑疾，越來越多的新聞也表明頸椎病有低齡化的趨勢。頸椎病的危害極大，患者臨床表現復雜，最重可至癱瘓，治愈的可能性也極低。本文從預防頸椎病的方向出發，提出一款智能頸環的設計方案。該方案將對系統的總體方案，硬件電路和軟件設計等內容做詳細介紹，通過MPU6050采集頸椎運動姿態數據，結合ARM單片機內核做數據分析后利用藍牙4.0與上位機實現通訊。

一、系統總體方案

在本產品中，智能頸環MCU是ARM單片機nRF51822。該處理器的芯片面積小且能耗極低。本方案通過貼片工藝將MPU6050芯片及nRF51822芯片嵌入到頸環目標板當中。頸環工作原理如下：MPU6050芯片采集用戶運動姿態數據，MCU通過I2C協議讀取到傳感器中的歐拉角數據，并通過芯片內的算法得到姿態數據。姿態數據會通過藍牙串口通訊服務發送到上位機，也會被存入M25P16存儲芯片。系統總體方案圖如圖1所示。

二、硬件設計

（一）單片機

考慮到智能頸環需要擁有可靠的續航能力，單片機采用低功耗藍牙芯片nRF51822。該芯片具有現成的s110協議棧及與之相匹配的SDK，內置256Kb閃存及16Kb RAM，靈活的電源管理ADC以及數據接收信號強度檢測（RSSI）等豐富硬件資源[ 1 ]。通過搭載貼片陶瓷天線和阻容器件即可實現藍牙網絡節點。

（二）傳感器

傳感器采用MPU6050，該芯片由一個三軸陀螺儀和一個三軸加速計組成。通過它內部集成的數字運動處理器DMP即可直接運算出四元數和歐拉角[ 2 ]。單片機只需等待DMP解算完成后產生的外部中斷，在外部中斷中就可以輕易讀取姿態解算的結果。此外，通過DMP解算后的數據已經去除了高斯白噪聲，使得以此建立的算法分析模型更精確[ 3 ]。經過DMP解算后的數據將會通過I2C協議傳輸到單片機當中，隨后單片機通過串口傳輸到上位機進行分析。

（三）存儲器單元

存儲器主要由片內存儲及外設M25P16存儲芯片組成，通過操作nRF51822內部的Flash或通過SPI總線將數據存儲到M25P16實現數據長久存儲。

三、軟件設計

（一）初始化

在單片機軟件編程中需要注意每個元件的初始化工序。在這里我們需要注意的是六軸陀螺儀MPU6050的初始化。MPU6050的初始化分為陀螺儀的初始化以及DMP的初始化，首先初始化I2C總線，然后通過I2C總線往MPU6050當中寫入數據，包括設置采樣率、晶振頻率、工作模式等；隨后開始初始化DMP，該過程包括初始化I2C總線，設置所需傳感器、FIFO、采樣率、加載dmp固件等功能。

（二）算法模型

算法模型為自主研發的基于卡爾曼濾波的姿態檢測算法。該算法的工作原理是借助六軸陀螺儀內部自帶的卡爾曼濾波引擎，將三軸加速計監測得到的加速度值作為基準值，將三軸陀螺儀的值作為比較值。通過將兩個軸的加速度進行反三角函數運算得到物體在空間當中的角度，即三個歐拉角。通過將三軸陀螺儀每個角速度進行積分得到三個歐拉角。隨后將兩個角度輸入卡爾曼引擎，引擎根據多個比較值與基準值之間的協方差[ 4 ]做濾波分析，得到可靠的歐拉角并輸出。在這里卡爾曼濾波的核心原理是利用陀螺儀與加速計的對比降噪，減少高斯白噪聲。隨后利用經過降噪后所得的三個歐拉角量化用戶佩戴頸環時的姿勢，通過多次數據采樣，檢測出左傾，右傾，低頭等頸椎姿態數據變化并記錄。最后將記錄的數據通過MATLAB分析建模，得到頸椎姿態算法模型。

（三）流程設計

主線對單片機進行一部分初始化設置后開始廣播，此時若沒有外部中斷產生則芯片自動進入休眠化并持續運行運動姿態算法，直到藍牙連接請求被接收到之后開啟中斷。中斷部分根據主設備發送的字符來執行不同的功能。

四、結語

本文提出了一種新型的可穿戴式設備——智能頸環。該頸環利用MPU6050作為傳感器，并設計了基于卡爾曼濾波的姿態角監測算法來監測佩戴者頸椎運動狀況，實現頸椎姿態的智能監測。獲得的頸椎姿態數據可以通過藍牙4.0技術傳輸到上位機加以利用。在物聯網技術成熟的今天，通過結合APP及服務器技術，可以實現一套科學的頸椎病預防方案。本項目的核心技術在疲勞駕駛檢測，學習專注度檢測等各類姿態監測應用領域也具有廣泛的應用價值，

參考文獻：

[1] 譚暉.低功耗藍牙技術快速入門[M].北京.北京航空大學出版社，2016.

[2] 葉龍.基于MPU6050傳感器的方位角傾角算法研究[D].吉林大學，2015.

[3] 傅忠云，朱海霞，孫金秋，劉文波.基于慣性傳感器MPU6050的濾波算法研究[J].壓電與聲光，2015.

[4] 高顯忠，候中喜，王波，張俊韜.四元數卡爾曼濾波組合導航算法性能分析[J].國防科學技術大學航天科學與工程學院，2013.