基于數字IMU的術后健康追蹤器設計

盛子恒　李躍忠

摘? 要：術后創傷監護是為了防止術后二次創傷的必要措施。在現代社會生活下，這為監護人帶來了時間及身體上的壓力。而傳統的方案具有適應性差、可靠性低、舒適感低等特點，這對監護人的幫助極為有限，也可能造成術后二次創傷。文章設計了一款基于IMU及AVR微處理器的主要由受壓檢測模塊、電源監測模塊組成的防壓耳報警器。受壓檢測模塊主要通過IMU識別頭部姿態進而檢測患耳是否受壓。電源監測模塊主要負責管理鋰電池以及各種執行器的供電。此系統實現了包括提前受壓檢測，受壓檢測等功能，充分解決了看護痛點。

關鍵詞：微控制器；可穿戴設備；健康追蹤器；術后護理；AVR

中圖分類號：TP212.9? 文獻標識碼：A? 文章編號：2096-4706（2023）12-0058-04

Design of Postoperative Health Tracker Based on Digital IMU

SHENG Ziheng1， LI Yuezhong2

（1.No.3 Middle School of Nanchang， Nanchang? 330029， China; 2.East China University of Technology， Nanchang? 330032， China）

Abstract： Postoperative trauma monitoring is a necessary measure to prevent secondary trauma after operation. In modern social life， this brings time and physical pressure to the guardian. However， the traditional scheme has the characteristics of poor adaptability， low reliability and low comfort， which is extremely limited to help the guardian and may cause secondary trauma after operation. This paper designs an anti-pressure ear alarm based on IMU and AVR microprocessor， which is mainly composed of pressure detection module and power monitoring module. The pressure detection module is mainly used to identify the head posture through IMU to detect whether the affected ear is under pressure. The power monitoring module is mainly responsible for managing the power supply of lithium batteries and various actuators. This system realizes the functions including early pressure detection， pressure detection， and fully solves the nursing pain points.

Keywords： microcontroller; wearable equipment; health tracker; postoperative care; AVR

0? 引? 言

康復器械產品涉及生物、醫學、機械、電子、計算機、新材料等技術領域，是典型的技術交叉型特殊產品[1]。然而防止傷口因受壓而造成傷害是一個耗費時間精力的過程，容易因為監護人員一時疏忽而對病人造成傷害。隨著城市化的推進以及工作節奏的加快，徹夜看護患者對家屬造成的影響是不可估量的，因此帶有受壓檢測功能的術后健康追蹤器被人們迫切需要。郎建志[2]等人設計了一款基于PLC控制的智能康復床，可以通過觸摸屏來控制，具有基本的術后護理功能，但是不能進行耳壓檢測。許建國[3]等人利用ZigBee物聯網技術，實現了醫護人員可以實時觀察病房內的環境信息，以及病患診療信息的功能，但是并沒有解決防止術后二次創傷的難題。本文利用IMU傳感器讀取頭部位置，角速度等信息，并且使用AVR處理器進行受壓檢測算法處理，實現了受壓檢測功能[4，5]。

1? 系統總體設計

健康追蹤器，以下簡稱“報警器”，主要由AVR微處理

器、揚聲器、線性振動電機驅動模塊、數字IMU（慣性測量單

元）、電源管理系統、RGB以及按鈕構成。ATMEGA328PU為該設計的控制芯片，該芯片庫函數較多，方便用于開發。AVR微處理器采集IMU收集的角速度，加速度等信息，并且對其進行分析和處理，以此檢測患者患耳受壓情況。通過RGB、揚聲器、線性震動電機驅動模塊將報警信息傳遞給患者，完成不同等級、不同類別的受壓報警，以此來減少過長時間的患耳受壓所造成的二次術后傷害。程序與硬件各自預留了系統參數接口以及一個UART接口，使得后續開發更為方便。防壓耳報警器的系統框架如圖1所示。

2? 檢測系統的硬件設計

2.1? 受壓檢測模塊

受壓檢測模塊由ICM20608芯片構成，ICM20608 是 InvenSense 出品的一款6軸MEMS傳感器，工作電壓為3.3 V，包括3軸加速度和3軸陀螺儀。ICM20608使用iic協議與AVR處理器進行通信，傳遞人體的角速度與加速度數據給控制中心，再利用運動檢測算法進行數據處理。圖2為受壓檢測模塊的電路原理圖，R3和R4為上拉電阻，防止工作頻率過高導致通信失敗，C8和C7為濾波電容，分別過濾高頻雜波和低頻雜波。AD0為芯片的地址接口，通過改變此引腳的高低電平來改變傳感器的通信地址，方便單片機控制多個ICM20608。

2.2? 電源監測模塊

報警器的應用場景對電池續航要求高。每次使用前用戶需較準確地了解電池此時的最大使用時間。此裝置采用MAX17048電池檢測芯片，其特點如下：負載變化補償、電池容量實時下降率監測、初始容量估計、剩余容量精確監測、支持I2C通信。這在滿足系統要求的同時縮小了電路板面積，保證了系統安全。電源監測芯片需要3.3 V電壓供電，芯片通過CELL引腳與鋰電池相連接，然后處理剩余電量容量數據，然后再通過I2C通信方式將電量信息傳遞給控制芯片。圖3為電源模塊原理圖。

主板核心供電電壓為3.3 V，此電壓介于鋰電池的滿電電壓與截止電壓之間。因此，報警器采用TPS63802升降壓轉換器：最大輸出電流2 A，具有小體積，轉換效率高等特點。

電源部分采用了基于MAX16054芯片的冷啟動方案，此去抖動芯片內置雙穩態電路，芯片的輸出引腳連接到了TPS63802的使能引腳。穩壓芯片使用R10與R11進行分壓壓，VFB的基準電壓為0.5 V。

通過公式可知，R11和R10的值分別定為511 kΩ和91 kΩ，通過R11和R10分壓輸出3.3 V。C11為芯片的濾波電容，過濾低頻干擾。芯片的輸入連接到了按鈕。EN為芯片的使能引腳，通過控制器的GPIO引腳來控制。MODE引腳則是由控制芯片通過控制GPIO的高低電平來選擇模式，低電平為穩壓輸出模式，高電平則為PWM控制模式。而關機功能是通過拉低芯片復位引腳電平完成雙穩態電路復位，進而拉低輸出引腳電平來關閉TPS63802電路的工作狀態。

2.3? 線性振動電機驅動模塊（振動電機）

防壓耳報警器集成了一塊DRV2605L振動電機驅動芯片，該芯片工作電壓為3.3 V，常用于觸摸屏的觸摸反饋，以及按鍵反饋。該芯片檢測電機線圈的Back-EMF效應，通過過載電機驅動電壓以及閉環控制實現了對振動電機的精確控制。與傳統方案相比，內置振動模式庫，具有體積小、精度高、振感強、方便用戶開發等特點。使系統在規定范圍內給用戶帶來了更舒適、自然的體驗。DRV2605L振動電機驅動芯片通過I2C通信模塊與主機進行通信。通過單片機傳遞的控制信號來控制振動大小以及頻率。電機模塊原理圖如圖4所示。

2.4? 揚聲器（無源蜂鳴器）

為減小系統所占體積，貼片無源蜂鳴器被集成在主板上，通過PWM控制發聲。PWM一般指脈沖寬度調制，是一種根據相應載荷的變化來調制電源輸出的模擬控制方式。實驗中發現，熟睡中的患者對于報警周期為1 000 ms的PWM信號，高電平時疊加頻率為800 Hz的聲音信號感到最為舒適且敏感。

2.5? RGB

RGB指示燈采用AVR微處理器的DAC功能控制，此RGB具有體積小、低功耗、價格低廉等特點，基本滿足設計要求。通過控制各個通道的電壓進而控制RGB所發出的燈光的顏色，達到為用戶指示系統狀態的目的。

3? 系統軟件設計

3.1? IMU運動檢測程序設計

檢測系統通過I2C總線讀取IMU輸出的三軸加速度及角度數據，再將這些數據分別加入隊列當中，通過滑動窗口法處理這些數據。位于隊列最前面的數據將被提取出來作為設備是否在運動的檢測數據。

由于IMU始終在z軸上受到一個豎直向下的重力1 g，當變速運動時，a將不等于1。根據這個原理，只要判斷a的取值就能判別設備在一段時間內是否運動。對設備運動的判斷將會作為是否激活電量指示功能的條件。

在術后健康追蹤器的使用條件中，獲取范圍為[0°，360°]的IMU的角度是必要的。因為IMU輸出的角度只能提供[0°，90°]或[-90°，0°]的輸出，而得到[0°，360°]的輸出必須通過判斷IMU朝向（也就是，判斷z軸加速度的極性）來判斷得出。而z軸加速度的投影與IMU運動時對應的z軸加速度數值的變化都會影響角度的線性變換。尤其是，當加速度過大時，轉換后的角度會在角度接近-90°或90°時產生毛刺。因此，為了減少毛刺，存儲在隊列中線性變換后的角度值將被計算其標準差，如果標準差大于常數C，那么可以認為數據在這個時刻產生了毛刺，此時程序會從總線中重新讀取10個數據并加入隊列，并去掉異常值后求平均值再重新進行線性變換。

最終，對于計算IMU在頭部的相對位置，介于患者在佩戴報警器時報警器不可能完全處于頭部的對稱軸上。因此建立一個相對極坐標系，用于判斷術后健康追蹤器對應雙耳相對位置是必要的。線性變換后的角度數據的范圍為[0°， 360°]，并存儲在數組變量θraw中。

3.2? 主控制程序設計

所有的IMU觸發事件基于調用一個返回值為枚舉類型的回調函數實現的。根據返回值的不同觸發不同事件。主要觸發事件如圖5所示。

通過檢測標識位以及按鍵所觸發的外部中斷實現參數配置：配置的參數包括原點、左側點和右側點。當配置按鍵被短按一次時（按鍵按下時間為400～1 500 ms），變量counter將從0開始自加，將counter的值為3時，counter清零，因此范圍為[0，2]。

當counter為0并且按鍵被長按一次（按鍵按下時間大于1 500 ms）時，振動電機短振3次，同時RGB藍光閃爍3次，且變量，由此配置原點，并且執行：

? = θraw

θy = θraw - ?{?＜θraw≤360}

θy = 360 - ? -? + θraw{0＜θraw≤?}

其中，?為按鍵被長按θraw時的值。

當counter為1并且按鍵被長按一次時，振動電機振動3次，同時RGB黃光閃爍3次，由此配置左側點，并且執行：

θ = θy，a = 0{0＜θ≤180}

θ = 360 - θy，a = 1{180＜θ≤360}

θleft = θposleft = θ

θpreleft = θposleft - 0.25×θposleft

θposleft = θposleft + 0.55×θposleft

其中，θposleft為按鍵被長按時θ的值。

當counter為2并且按鍵被長按一次時，振動電機長振3次，同時RGB青光閃爍3次，由此配置右側點，并且執行：

θ = θy，a = 0{0＜θ≤180}

θ = 360 - θy，a = 1{180＜θ≤360}

θright = θright = θ

θpreright = θposright - 0.25×θposright

其中，θposright為按鍵被長按時θ的值。

壓耳報警的實現基于檢測報警事件函數返回的值實現的。通過條件判斷語句綜合判斷變量a，θ，θpreright，θright，θposright，θpreleft，θleft，θposleft，σ從而實現壓耳檢測。

電量檢測是基于I2C SOC下降率1%警報中斷以及輪訊實現的。輪詢負責檢測報警器的充電狀態，而I2C警報中斷則是負責檢測電池當前電量從而通過RGB實現電量指示功能。

4? 測試結果

經過六次測試，患者在頭部向右動作時報警器都提前報警，但是在向左側運動和平躺狀態時，受壓檢測有一次失敗，準確率達到了88%。在后續研究中將繼續通過增加傳感器的濾波算法，以及增加多個傳感器互相結合以此來進一步提高準確率。該設計基本實現了受壓檢測功能以及電源管理功能。這大大減少了病患在手術后的風險，給病人家屬減少了生活負擔。測試結果如表1所示。

5? 結? 論

本文提出了一種基于慣性測量單元（IMU）的防壓耳報警器。該報警器通過ICM20608傳感器接收人體頭部運動時的加速度以及角速度信息，隨后利用受壓檢測算法在MCU中進行數據處理，判斷人體受壓情況，最終通過震動，燈光和揚聲器的方式來進行報警。該設計實現了人體受壓檢測的功能以及電源檢測功能。在有效幫助監護人看護患者，極大緩解監護人壓力的同時，保證了手術后患耳的安全，為患者家庭營造了一個更好的術后看護氛圍。該設備已經通過小規模的市場驗證，反饋良好，具有廣闊的應用前景。

參考文獻：

[1] 趙昌友.多功能康復床結構與控制系統設計 [J].南方農機，2020，51（21）：104-106.

[2] 郎建志，董明濤，崔桐林.基于PLC的智能康復床控制系統設計 [J].機電信息，2019（21）：130-131.

[3] 許建國，張佳，郭麥成.基于物聯網的醫院病房智能監護系統設計與實現 [J].現代電子技術，2018，41（8）：83-86+91.

[4] 羅聰，李輝，彭旺，等.基于STM32的智能安全監護系統設計 [J].儀表技術，2022（5）：18-20.

[5] 馬啟良.穿戴式老年人智能監護系統設計 [D].武漢：武漢紡織大學，2021.

作者簡介：盛子恒（2006—），男，漢族，江西余干人，研究

方向：嵌入式系統；通訊作者：李躍忠（1969—），男，漢族，江西贛州人，教授，工學博士，研究方向：檢測技術與自動化裝置。