李珍華
(上海摩軟通訊技術有限公司,上海201203)
具有運動管理功能的智能穿戴設備設計與實現
李珍華
(上海摩軟通訊技術有限公司,上海201203)
現有的負重類健身,比如杠鈴,啞鈴等只能手動通過增減鈴盤的重量來控制其重量,無法通過偵測人體的健身狀態自動調節。對生物傳感器和穿戴設備中的關鍵技術進行研究,設計實現了具有運動管理功能的智能穿戴設備,通過偵測人體的疲勞狀態進而改變杠鈴,啞鈴等與電磁鐵的吸附程度,間接改變人體的負重壓力。利用生物傳感器,電磁鐵以及穿戴設備相結合,設計了全新的軟件算法和硬件解決方法,其穿戴硬件方法集成了脈搏傳感器,心率傳感器,微控制單元(Microcontroller Unit;MCU)以及對應的輸入輸出部分和電磁鐵。通過設計,實現了通過穿戴設備智能管理運動的目的,提出了有效的解決辦法。
智能穿戴;生物傳感器;運動管理;人體疲勞;健康;脈搏;心跳
現有的負重類健身,比如杠鈴,啞鈴等只能手動通過增減鈴盤的重量來控制其重量,無法通過偵測人體的健身狀態自動調節。利用生物傳感器,電磁鐵以及穿戴設備相結合[1-2],設計了全新的軟件和硬件方法[3-4],從而實現通過偵測人體的疲勞狀態進而改變杠鈴,啞鈴等與電磁鐵的吸附程度,間接改變人體的負重壓力。通過該設計,負重類的運動能夠更健康和有效的鍛煉人體肌肉組織,達到健美效果。
穿戴手腕上集成脈搏傳感器、心率傳感器、MCU以及對應的輸入輸出部分和電磁鐵[5]。其工作情況為,當戴上手腕后,心率及脈搏傳感器會實時監測人體的脈搏及心率,并將采集到的信號傳送給MCU。MCU會對接收到的這些信號進行判斷處理,進而控制輸出到電磁鐵的電流,控制電磁鐵與負重類器材之間的磁力,間接調整人的負重,通過這種動態調節,可以使鍛煉更有效健康[6]。
硬件方案如圖1所示,智能穿戴手腕由脈搏傳感器,A/D轉換器,MCU以及電磁鐵組成[7-8]。脈搏傳感器主要用來采集人體的脈搏信號并對微弱的脈搏信號進行放大和處理。脈搏信號首先需要經過前置放大電路進行放大,由于前置放大電路會存在一定的失調電壓和偏置電流,所以需要經過調零電路對其進行校準調零。為了避免50Hz交流市電干擾,可以在調零電路之后增加一個50Hz的陷波電路,從而將市電濾除掉,并且經過帶通濾波器將不必要的信號濾除掉,從而得到較為純凈的脈搏信號。但是由于MCU處理的需要,此時的脈搏信號幅度依然需要再一次進行放大并經過電壓提升,即主放大電路和電壓提升電路的作用。至此,脈搏信號的放大及處理已經完成。

圖1 硬件方案
線圈通電后,鐵心和銜鐵被磁化,成為極性相反的兩塊磁鐵,它們之間產生電磁吸力。當吸力大于彈簧的反作用力時,銜鐵開始向著鐵心方向運動;當線圈中的電流小于某一定值或中斷供電時,電磁吸力小于彈簧的反作用力,銜鐵將在反作用力的作用下返回原來的釋放位置。電磁鐵利用載流鐵心線圈產生的電磁吸力來操縱機械裝置,以完成預期動作,是將電能轉換為機械能的一種電磁元件。電磁鐵主要由線圈、鐵心及銜鐵三部分組成,鐵心和銜鐵一般用軟磁材料制成,鐵心一般是靜止的,線圈總是裝在鐵心上。開關電器的電磁鐵的銜鐵上還裝有彈簧,如圖2所示。
光電容積法的基本原理是利用人體組織在血管搏動時造成透光率不同來進行脈搏測量。其使用的傳感器由光源和光電變換器兩部分組成,通過綁帶或夾子固定在人體手腕上。光源一般采用對動脈血中氧和血紅蛋白有選擇性的一定波長(500nm-700nm)的發光二極管。當光束透過人體外周血管時,由于動脈搏動充血容積變化導致這束光的透光率發生改變,此時由光電變換器接收經人體組織反射的光線,轉變為電信號并將其放大和輸出。由于脈搏是隨心臟的搏動而周期性變化的信號,動脈血管容積也周期性變化,因此光電變換器的電信號變化周期就是脈搏率。

圖2 電磁鐵原理圖
根據相關文獻和實驗結果,560nm的波可以反映皮膚淺部微動脈信息,適合用來提取脈搏信號。該傳感器采用了峰值波長為515nm的綠光LED,型號為AM2520,而光接收器采用了APDS-9008,這是一款環境光感受器,感受峰值波長為565nm,兩者的峰值波長相近,靈敏度較高。此外,由于脈搏信號的頻帶一般在0.05Hz-200Hz之間,信號幅度均很小,一般在毫伏級水平,容易受到各種信號干擾。在接收器后面使用了低通濾波器和運放MCP6001構成的放大器,將信號放大了331倍,同時采用分壓電阻設置直流偏置電壓為電源電壓的1/2,使放大后的信號可以很好地被MCU的AD采集到。傳感器結構如圖3所示。

圖3 傳感器結構圖
脈搏信號取自人體表面動脈,信號源輸入阻抗較大,且幅值小、頻率低,極易受到噪聲干擾。因此,對脈搏信號調理電路提出如下要求:①高輸入阻抗:由于信號源阻抗較高,脈搏信號很微弱,若輸入阻抗不高,經分壓后信號會更小,從而使脈搏信號有嚴重損失甚至畸變;②增益:為了提高AD采樣后信號的分辨率,應對信號進行適當放大,具體需要根據所選擇的A/D轉換器的輸入參考電壓范圍做參考來調整具體放大倍數;③高共模抑制比:用來消除市電50Hz的工頻干擾;④低噪聲:在信號調理電路中噪聲主要為電子線路的固有熱噪聲和和散粒噪聲,必須保證它們不湮沒微弱的脈搏信號;⑤低漂移:防止放大電路出現飽和失真現象;⑥適合的帶寬:以有效消除噪聲干擾,防止采樣重疊;⑦高安全性:確保其對人體的的傷害為零,主要考慮電氣安全及輻射要求。
基于脈搏信號的上述要求,設計的信號調理模塊有前置放大電路、調零電路、50Hz工頻陷波電路、帶通濾波電路、主放大電路和電壓提升電路組成,其框圖如圖4所示。

圖4 脈搏信號轉換圖
系統采用的軟件算法流程如圖5所示。

圖5 軟件算法流程
做負重類運動的時候,人需要帶上智能穿戴手腕。智能穿戴手腕由脈搏傳感器,AD轉換器,MCU以及電磁鐵等部分組成。脈搏傳感器主要用來采集人體的脈搏信號并對微弱的脈搏信號進行放大和處理。脈搏信號首先需要經過前置放大電路進行放大,由于前置放大電路會存在一定的失調電壓和偏置電流,所以需要經過調零電路對其進行校準調零。為了避免50Hz交流市電干擾,可以在調零電路之后增加一個50Hz的陷波電路,從而將市電濾除掉,并且經過帶通濾波器將不必要的信號濾除掉之后即可得到較為純凈的脈搏信號。另外由于MCU處理的需要,此時的脈搏信號幅度依然需要再一次進行放大并經過電壓提升,即主放大電路和電壓提升電路的作用,至此,脈搏信號的放大及處理已經完成。
經過處理后的脈搏信號需要送到A/D轉換器,A/D轉換器有很多種均可以使用,此方案以MAX1240為例,它是一種單通道12位逐次逼近型串行A/D轉換器,具有普通方式和待機方式兩種工作模式。為減少系統功耗提供了方便。參考電源既可使用片內+2.5 V參考電壓,也可由外部管腳提供,其范圍為1.0-VDD。模擬輸入信號為單極性輸入,其范圍為0-VREF。三線串行外設接口兼容于SPI、QSPI和MICROWIRETM,可與標準微處理器I/O口直接相連。
圖6是MAX1240最傳統的外圍配置電路。其中,1腳為電源輸入端,輸入電壓為2.7-3.6V;2腳是模擬信號輸入端,輸入電壓范圍是0V-VREF,可以在9 μS內實現將輸入的模擬信號轉換成為數字信號;3腳是關斷控制輸入端,通過它可實現兩種工作模式的切換,即3腳外接低電平,芯片工作于關斷模式,輸入電流可減少至10μA以下,處于節能狀態,如果外接高電平,芯片工作于標準工作模式,可實現模/數轉換;管腳4是內置基準電壓,需外接4.7μF電容,芯片具有內置基準電壓,基準值是2.5V;5腳是接地端,根據前面介紹的工作方式及控制方法,讓SHDN懸空,此時,可在REF引腳輸人參考電壓,其范圍為1.0-VDD;VREF引腳外接電解電容,此電容需要取合適的值,因為電容越大,MAX1240從待機工作模式轉換到正常工作模式需要的時間越長;管腳6是數據輸出端,當其由0翻轉為高電平時,表示數據轉換已經完成,可以讀數據了。7腳是片選端,低電平有效;管腳8是外部讀數時鐘脈沖輸入端,最高頻率可達2.1MHz,數據轉換完成后,輸入外部讀數時鐘,在每個讀數時鐘脈沖的上升沿讀出一位數據,數據讀出的順序是由高位到低位,MAX1240是12位A/D轉換器,所以要完整的讀出轉換數據,至少需要外部輸出13個脈沖。
MAX1240內部結構框圖如圖7所示,其工作時序如圖8所示,結合圖6與圖7,MAX1240的工作過程如下:

圖6MAX1240電路圖

圖7MAX1240內部框圖

圖8 三線串行工作時序
(1)保持SCLK為0,使CS=0。MAX1240的采樣保持器開始工作,然后進行A/D轉換操作;轉換期間,必須保持SCLK=0;在數據輸出結束前,應保CS=0,否則,輸出結果為無效數據。
(2)等待TCONV時間約7.5μS,轉換結束,輸出端DOUT由低電平翻轉為高電平;然后,通過SCLK輸入的時序脈沖控制下將數據從D0UT端輸出。
(3)通過DOUT端口串行輸出數字12位數據,在12個SCLK時鐘脈沖作用下,將數字12位轉換結果以高位在先低位在后的形式從DOUT端輸出,SCLK的最高頻率可高達2.1MHz。其中,在SCLK的下降沿到來時把數據輸出到DOUT端。在SCLK的上升沿把DOUT端的數據讀人MCU。數據存儲用移位的方式將串行數據按字節存放于CPU內部寄存器內,其中第1-8個SCLK的數據存放于高位字節MSB中,第9-12或第9-16個SCLK的數據存放于低位字節LSB中。
(4)連續數字13個(含轉換期內1個及后續數字12個移位SCLK脈沖)SCLK周期后,使CS=l,DOUT變為低電平,完成一個完整的數據轉換與傳輸周期。假如13個SCLK脈沖后,CS仍為低電平,SCLK仍在輸入時鐘脈沖,此時,DOUT端輸出為0,附在LSB之后,成為無效數據位。建議一個周期內,SCLK的個數不超過數字17個,使轉換結果存放在2個字節的存儲器內,其數據格式如圖9所示。

圖9 2字節數據格式
(5)兩個操作周期間應保持一個最小的時間間隔TCS約為0.24μS,以便讓A/D轉換器有足夠的時間初始化。轉換過程中,若因CS=1使轉換進程被中止,則最少要等待一個采樣時間,用以更新采樣電壓值,以保證采樣電壓的實時性與準確性。一個完整的采樣周期所需要的時間大約是13.7μS。
經過A/D轉換器處理之后,脈搏信號可以進一步的傳送給MCU進行算法上的判斷處理,MCU的輸出電流可以根據對應的判斷條件進行改變,如果心率大于150且脈搏大于100(身體負荷較大情況),MCU輸出給電磁鐵的電流會降低,從而降低電磁鐵與杠鈴之間的磁力,進而減小身體的負重壓力;如果心率小于120且脈搏小于70(身體負荷較小情況),MCU輸出給電磁鐵的電流會升高,從而增大電磁鐵與杠鈴之間的磁力,增加身體的負重壓力。
對生物傳感器和穿戴設備中的關鍵技術做了研究,設計實現了具有運動管理的智能穿戴設備,通過偵測人體的疲勞狀態進而改變杠鈴,啞鈴等與電磁鐵的吸附程度,間接的改變人體的負重壓力。通過該設計,達到通過穿戴設備智能管理運動的目的,提出了有些的解決辦法。
[1]肖征榮,張麗云.智能穿戴設備技術及其發展趨勢[J].移動通信,2015(5):9-12. Xiao Zhengrong,Zhang Liyun.Intelligent wearable device technologyand its development trend[J].mobile communication,2015(5):9-12. [2]李冰冰,俞帥東,楊象校,等.基于可穿戴的運動強度監測系統[J].計算機系統應用,2015,24(5):32-39. Li Bingbing,Yu Shuaidong,YANG Xiang-Xiao,et al.Exercise Intensity Monitoring System Based on Wearable Device, 2015,24(5):32-39.
[3]汪豐,高帥鋒,薛詩靜.基于體感網的可穿戴運動監測系統[J].電子產品世界,2015(1):64-67. Wang Feng,Gao Shuai Feng,Xue Shijing.Wearable motion monitoring system based on body sensor networks[J].Electronic Engineering&Product World,2015(1):64-67.
[4]張龑,魏志遠,暴婷.基于MEMS六軸傳感器的可穿戴系統設計[J].電子技術與軟件工程,2015(9):153-155. Zhang Yan,Wei Zhiyuan,Bao ting.Design of wearable system based on MEMSsixaxis sensor[J].Electronic technology&so ftware engineering,2015(9):153-155.
[5]王粉花,年忻,郝國梁,等.物聯網技術在生命狀態監測系 Wang Xiaoping,Dong Xiucheng,Zheng Haichun.Vega Prime Real Time Three Dimension Visual Simulation Development Technology[M].Chengdu:SouthWest JiaoTong University Press,2012.統中的應用[J].計算機應用研究,2010,27(9):3375-3377. Wang Xin Nian,Hao Guoliang,pink flowers,et al.Application of network of things technology on system of status detector [J].Application Research of Computers,2010,27(9):3375-3377.
[6]Field T.Exercise research on children and adolescents[J]. Complementary Therapies in Clinical Practice,2012,18(1): 54-59.
[7]Godfrey A.Bourke AK,Olaighin GM,Van de Ven P,Nelson J. Activity classification using a single chest mounted tri-axial accelerometer[J].Medical Engineering&Physics,2011,33 (9):1127-1135.
[8]Hong YJ,Ig-Jae K,Sang CA,Hyoung-Gon K.Mobile health monitoring system based on activity recognition using accelerometer[J].Simulation Modelling Practice and Theory, 2010,18(4):446-455.
Design and Implementation of Exercise Monitoring Intelligent Wearable Device
Li Zhenhua
(Shanghai Moruan Communication Technology Co.,Ltd.,Shanghai 201203,China)
The popular physical exercises such as barbell,dumbbell,etc.can manually control the weight by increasing or decreasing the weight of the bell discs,but cannot automatically adjust its weight by detecting human body fitness state.This article researches the key technology of biosensor and wearable device,implements the intelligent wearable device with exercise management,which changes adsorption degree between the barbell,the dumbbell etc.and the electromagnet after detecting the body state of fatigue,so indirectly changes the body load pressure.By combining the biosensor,the electromagnet and the wearable devices,it gets a complete set of new software algorithms and hardware solutions.The wearing hardware method integrates the pulse sensor,the heart rate sensor,Microcontroller Unit,the corresponding input/output part and electromagnet.This design puts forward some solutions for achieving the intelligent management exercise by wearing devieces.
Intelligent wearable device;Biosensor;Exercise monitoring;Body fatigue;Health;Pulse;Heartbeat
10.3969/j.issn.1002-2279.2017.02.015
TP29
A
1002-2279-(2017)02-0064-04
李珍華(1976-),男,湖北省黃岡市人,碩士研究生,高級硬件工程師,主研方向:智能硬件及信息技術。
2016-11-23