Do đó chúng em đã nghiên cứu, tìm hiểu về các bài viết về việc phát hiện và cảnh báo té ngã bằng nhiều phương pháp, chúng em đã chọn thực hiện đề tài “THIẾT KẾ VÀ THI CÔNG THIẾT BỊ PHÁT
TỔNG QUAN
ĐẶT VẤN ĐỀ
Hiện nay, nhu cầu cảnh báo y tế và chăm sóc sức khoẻ được xây dựng từ những hệ thống điện tử đang được phát triển một cách rộng rãi đặc biệt là dùng cho người cao tuổi Có nhiều nguyên nhân ảnh hưởng đến sức khoẻ của người cao tuổi như tim mạch, cao huyết áp, tiểu đường, đột quỵ, tai biến trong đó té ngã là một trong những nguyên nhân chính gây ra tổn thương tâm lý và sinh lý dẫn đến những chấn thương nghiêm trọng để lại những di chứng nặng nề như gãy tay chân, chấn thương sọ não và thậm chí tử vong nếu không được phát hiện và cấp cứu kịp thời Việc phát hiện té ngã sớm có thể giúp người nhà, người chăm sóc hay nhân viên y tế đến một cách kịp thời và có thể giúp hạn chế hậu quả do té ngã gây ra
Theo thống kê của Hội đồng lão khoa quốc gia của Hoa Kỳ (National Council on Aging - NCOA), cứ bốn người từ 65 tuổi trở lên thì có một người bị té ngã trong một năm [1] Một thống kê khác của Altman và các cộng sự cho thấy tỷ lệ người cao tuổi bị té ngã trong năm là khoảng 28% – 35% đối với những người có tuổi từ 65 tuổi trở lên và 32% – 42% đối với những người có tuổi trên 75 Hơn 15% trong số đó bị té ngã 2 lần trong năm Tại Việt Nam, ước tính có khoảng 1.5 - 1.9 triệu người già bị té ngã mỗi năm và 5% số đó phải nhập viện vì các chấn thương [2] Té ngã dẫn đến hơn 3 triệu người bị thương được điều trị tại các khoa cấp cứu hàng nằm, bao gồm hơn 800.000 ca nhập viện và hơn 32.000 ca tử vong theo báo cáo của Trung tâm thương tích CDC [3]
Từ những điều cấp thiết trên, những hệ thống và thiết bị phát hiện té ngã đã được nhiều kỹ sư cũng như các giảng viên tại các trường đại học nghiên cứu và thực hiện như:
Hệ thống phân tích hình ảnh camera và cảnh báo người ngã do PGS.TS Lê Thanh Hà cùng các cộng sự tại trường Đại học Công nghệ, ĐHQG Hà Nội thực hiện [4] Hệ thống phát hiện té ngã dựa trên nhận dạng tư thế trong môi trường nhà thông minh do Miao
Yu và cộng sự thực hiện [5] Các hệ thống này sử dụng camera theo dõi hành động của con người và sử dụng thuật toán xử lý ảnh để phát hiện xem người đó có té ngã hay không, hệ thống mang lại độ chính xác cao, tuy nhiên chỉ hoạt động trong môi trường phòng và nhà có lắp camera, và rất khó để lập trình chính xác nếu trong phòng có nhiều người cùng sinh hoạt
Ngoài những nghiên cứu dùng camera để phát hiện ngã, một số nghiên cứu còn sử dụng âm thanh để phát hiện té ngã như: Hệ thống phát hiện ngã dựa trên một loạt các cảm biến âm thanh Để phân biệt tiếng ngã, người ta sử dụng độ to và độ cao của âm thanh, hệ thống được thực hiện bởi Popescu và cộng sự [6] Hay một hệ thống khác phát hiện ngã để theo dõi độ rung của sàn do ngã được thực hiện bởi Alwan và cộng sự [7] Tuy nhiên các hệ thống này rất khó có độ chính xác cao vì các tạp âm
Vấn đề đặt ra là làm sao để có một thiết bị có thể hoạt động ở bất cứ môi trường nào và làm giảm ảnh hưởng của các yếu tố như âm thanh, ánh sáng và con người, mang lại độ chính xác tin cậy Vì vậy một số nghiên cứu dựa trên phương pháp động học được thực hiện như: Thiết bị phát hiện ngã sử dụng gia tốc kế và con quay hồi chuyển được thực hiện bởi Igual và cộng sự [8] để phân biệt giữa hành vi ngã và các hoạt động hằng ngày thông qua ngưỡng, hay bài báo khoa học “ Thiết bị cảnh báo té ngã cho người lớn tuổi” của các nghiên cứu sinh Nguyễn Thị Nga, Đào Thị Mơ và Vũ Thanh Hải tại Đại học Thái Bình [9] Các thiết bị này có độ chính xác cao hoạt động ổn định có thể kết hợp thêm với module GPS để gửi cảnh báo ngã đến người thân hoặc trung tâm y tế qua số điện thoại
Từ những khảo sát trên cùng với các kiến thức đã được trang bị, nhóm đề tài xin được thực hiện đề tài “Thiết kế và thi công thiết bị phát hiện và cảnh báo té ngã cho người cao tuổi” Sử dụng cảm biến gia tốc xác định gia tốc của người sử dụng để phân biệt giữa hành vi té ngã và các sinh hoạt thường ngày đồng thời sử dụng con quay hồi chuyển xác định góc độ của người đó so với mặt phẳng ngang (mặt đất) để xét xem người sử dụng có ngã hay không, định vị nơi té ngã bằng GPS và phát âm thanh cảnh báo tại chỗ đồng thời gửi tin nhắn cảnh báo đến số điện thoại được đặt trước.
MỤC TIÊU
Thiết kế và thi công hệ thống cảnh báo té ngã cho người lớn tuổi, hệ thống này sử dụng vi xử điều khiển trung tâm là Arduino Uno kết hợp với cảm biến gia tốc và con nghiêng) của người sử dụng, phát âm thanh cảnh báo tại chỗ bằng buzzer đồng thời định vị được vị trí ngã bằng module GPS và gửi tin nhắn cảnh báo kèm vị trí ngã thông qua tin nhắn cho người thân bằng module Sim Trong trường hợp thiết bị không phát hiện được hành vi ngã, và người dùng còn ý thức có thể thực hiện cuộc gọi khẩn cho số điện thoại được chỉ định trước.
NỘI DUNG NGHIÊN CỨU
Trong quá trình thực hiện Khóa luận tốt nghiệp với đề tài “Thiết kế và thi công thiết bị phát hiện và cảnh báo té ngã cho người cao tuổi”, nhóm thực hiện giải quyết và hoàn thành những nội dung sau:
- Nội dung 1: Nghiên cứu các phương pháp phát hiện té ngã
- Nội dung 2: Lựa chọn phương pháp phát hiện và thiết kế sơ đồ khối hệ thống
- Nội dung 3: Lựa chọn các linh kiện và module phù hợp với mục tiêu đề tài
- Nội dung 4: Nghiên cứu, kết nối, xây dựng hệ thống phát hiện té ngã và thu thập dữ liệu
- Nội dung 5: Nghiên cứu, kết nối, xây dựng hệ thống cảnh báo, GPS và thu thập dữ liệu
- Nội dung 6: Thi công phần cứng và vỏ thiết bị
- Nội dung 7: Chạy thử nghiệm và hiệu chỉnh hệ thống
- Nội dung 8: Viết báo cáo thực hiện
- Nội dung 9: Bảo vệ luận án tốt nghiệp.
GIỚI HẠN
Các thông số giới hạn của đề tài bao gồm:
• Chức năng gọi cảnh báo và gửi cảnh báo kèm thông tin vị trí người bị ngã đến số điện thoại đã được đăng kí trước đó
• Thiết bị hoạt động tốt nhất khi ngoài trời, kém hơn khi trong nhà
• Thiết bị được đeo trước ngực,bụng có trọng lượng nhẹ, kích thước 10 x 8 cm.
BỐ CỤC
Chương này trình bày các vấn đề về lý do chọn đề tài, mục tiêu, nội dung thực hiện, các thông số giới hạn của thiết bị và bố cục của bài luận tốt nghiệp
Chương 2: Cơ sở lý thuyết
Chương này trình bày các cơ sở lý thuyết về phương pháp phát hiện té ngã, công thức tính toán giá trị nguỡng các số liệu thu được từ các hành động sinh hoạt thường ngày và các hành động ngã, các linh kiện, module cần thiết được sử dụng trong đồ
Chương 3: Tính toán và thiết kế
Chương này trình bày các kết quả tính toán số liệu thu thập của các hành động ngã, các hành động sinh hoạt thường ngày và kết quả của việc xây dựng sơ đồ khối của mô hình, lựa chọn các linh kiện, module cần thiết cho từng khối, thiết kế từng khối riêng biệt, vẽ mạch nguyên lý kết nối các khối với nhau thành một hệ thống hoàn chỉnh
Chương 4: Thi công hệ thống
Chương này trình bày các kết quả thực hiện của việc thiết kế từng khối, kết nối từng khối lại với nhau thành một hệ thống hoàn chỉnh, thiết kế vỏ của thiết bị
Chương 5: Kết quả, nhận xét và đánh giá
Chương này trình bày kết quả đạt được khi hoàn chỉnh mô hình thiết bị và các kết quả đo đạc thực nghiệm của các hành động của người dùng Đưa ra những nhận xét về các kết quả đó
Chương 6: Kết luận và hướng phát triển
Chương này trình bày những kết luận chung tổng quá về đồ án và đưa ra những hướng đi có thể phát triển thêm trong tương lai để sản phẩm được tốt hơn và thương mại hoá chúng.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN TÉ NGÃ
Một trong những vấn đề người cao tuổi hay gặp phải là té ngã, và hậu quả có thể ảnh hưởng đến tính mạng nếu không được phát hiện kịp thời Thuê y tá và người chăm sóc có thể là lựa chọn tốt nhất để liên tục theo dõi và hỗ trợ các hoạt động sinh hoạt hàng ngày của người cao tuổi, nhưng chi phí sẽ rất đắt Hơn nữa, người chăm sóc khó có thể liên tục quan sát và giúp đỡ người cao tuổi mọi lúc Người cao tuổi bị ngã có thể xảy ra khi người chăm sóc không xung quanh để giám sát dẫn đến vấn đề về độ tin cậy Do đó, một hệ thống phát hiện ngã thông minh đáng tin cậy và tiết kiệm chi phí được coi như một lựa chọn để trợ giúp người cao tuổi Các kỹ thuật hiện có được sử dụng để thiết kế hệ thống phát hiện ngã là được phân loại thành ba loại là: Phương pháp dựa trên camera, phương pháp dựa trên âm thanh và phương pháp dựa trên động học Hình 2.1 cho thấy ba phương pháp thường được sử dụng cho hệ thống phát hiện ngã Mỗi phương pháp đều có những ưu và nhược điểm riêng Tất cả các cách tiếp cận này giúp giảm thiểu áp lực của y tá và người chăm sóc theo dõi các hoạt động hàng ngày của người cao tuổi
Hình 2.1 Ba phương pháp phát hiện té ngã
2.1.1 Phương pháp phát hiện ngã bằng camera
Phương pháp này sử dụng camera và bộ vi điều khiển hoặc máy tính cá nhân (PC) làm máy chủ chuyên dụng Ý tưởng chung là camera được sử dụng để quay video hoặc hình ảnh trong khi chuyển nó sang PC để phân tích và xử lý hình ảnh, phân đoạn mọi người khỏi nền và do đó là một hệ thống phát hiện ngã Phương pháp này chỉ yêu cầu thiết lập duy nhất và có thể giám sát nhiều cá nhân.
Hình 2.2 Nhận dạng tư thế khi ngã
Miao Yu và cộng sự [5] đề xuất một hệ thống phát hiện té ngã bằng phương pháp dựa trên camera bằng cách thực hiện nhận dạng tư thế như thể hiện trong Hình 2.2 Để phân đoạn vùng tiền cảnh của một tư thế của con người, thuật toán loại trừ phông nền đã được sử dụng cùng với một số xử lý hậu kỳ để cải thiện kết quả trích xuất tư thế con người Kết quả từ thử nghiệm đạt được tỷ lệ phát hiện ngã cao (97,08%) với khả năng phát hiện cảnh báo sai tối thiểu là 0,8% Hạn chế của phương pháp này là khó phát hiện ngã khi có nhiều vật thể chuyển động và xảy ra hiện tượng chồng ảnh
Khawandi và cộng sự [10] đã sử dụng hệ thống giám sát tự động với tính năng nhận dạng khuôn mặt để phát hiện ngã ở một khu vực nhất định Hệ thống đã sử dụng webcam để thu thập dữ liệu chẳng hạn như vận tốc chuyển động của một người, vị trí của người đó và khoảng cách giữa người đó và máy ảnh Dữ liệu đó được sử dụng để thực hiện xử lý hình ảnh nhằm xác định liệu người đó có đang bị ngã hay không
Phương pháp sử dụng camera ngày càng được tối ưu bằng cách sử dụng một camera đa hướng omni-camera thể chụp ảnh 360° đồng thời trong một lần chụp, điều này giúp loại bỏ vấn đề điểm mù của máy ảnh thông thường, Miaou và cộng sự [11] đã thực hiện hệ thống này Kết quả thử nghiệm cho thấy độ nhạy 78% mà không thông tin cá nhân và tăng lên đến 90% với thông tin cá nhân Hạn chế của hệ thống này là hệ thống yêu cầu người dùng cung cấp thông tin cá nhân như chiều cao, chỉ số BMI sẽ làm tăng chi phí thực hiện
Foroughi và cộng sự [12] đã phát triển một cách tiếp cận mới cho một hệ thống phát hiện ngã dựa trên về các biến thể hình dạng của con người Sự kết hợp của hình elip gần đúng phù hợp nhất xung quanh cơ thể con người, biểu đồ chiếu của hình bóng được phân đoạn và những thay đổi theo thời gian của tư thế được sử dụng để thu thập manh mối để phát hiện các hành vi khác nhau Mặc dù tỷ lệ thành công ở mức 88,08% các vấn đề về chồng ảnhvẫn xảy ra
Hình 2.3 Thuật toán cho phương pháp sử dụng camera
2.1.2 Phương pháp phát hiện ngã bằng âm thanh
Cảm biến âm thanh và môi trường xung quanh được sử dụng trong phương pháp này để phát hiện té ngã cho người già Chi phí cho phương pháp này tương đối rẻ so với phương pháp dựa trên camera do phần cứng chi phí thực hiện thấp Các cảm biến được sử dụng là cảm biến hồng ngoại, cảm biến rung và micrô Các cảm biến này thu thập dữ liệu và sau đó chuyển nó tới bộ vi điều khiển hoặc PC để xử lý Phát hiện ngã chỉ được kích hoạt khi dữ liệu được thu thập vượt quá một ngưỡng hoặc điều kiện nhất định được đặt trước
Yun Li và cộng sự [13] đã thực hiện hệ thống phát hiện ngã Acoustic-FADE bao gồm mảng micrô được sắp xếp theo hình tròn đồng nhất Khi một âm thanh được phát hiện, acoustic-FADE định vị nguồn phát, tăng cường tín hiệu và phân loại nó là “ngã” hoặc “không ngã” Quy trình bao gồm xác định vị trí, định dạng chùm tín hiệu và độ cao được sử dụng để xác định nguồn âm thanh được tạo ra và tăng độ đặc hiệu cũng như chất lượng của tín hiệu nhận được Việc phát hiện ngã được thực hiện sau quá trình trích xuất và phân loại tính năng
Xử lý ảnh Trích đặc tính
Hình 2.4 Cấu trúc mảng Micro âm thanh dạng tròn
Trong hình 2.4, các chấm nhỏ có nhãn từ một đến tám là các micrô đa hướng phân bố đồng đều dọc theo một vòng tròn có bán kính 0,25m Kết quả từ thử nghiệm kết luận rằng hệ thống không nhạy cảm với sự thay đổi của môi trường âm thanh và vật liệu sàn
Một hệ thống phát hiện ngã để theo dõi độ rung của sàn do ngã được thực hiện bởi Alwan và cộng sự [7] Hệ thống sử dụng một cảm biến áp điện được ghép nối với sàn bằng cách sắp xếp lò xo và khối lượng Kết quả từ thử nghiệm cho thấy 100 phần trăm cảnh báo thực và không có cảnh báo sai Tuy nhiên, điểm hạn chế của phương pháp này là nó chỉ có thể phát hiện ngã khi người cao tuổi ngã xuống tại khu vực cụ thể đó Hơn nữa, các rung động không thể được phát hiện trên tất cả các loại vật liệu sàn
Hệ thống phát hiện ngã dựa trên một loạt các cảm biến âm thanh Để phân biệt tiếng ngã, người ta sử dụng độ to và độ cao của âm thanh Bước quan trọng nhất là loại bỏ tạp âm bằng cách gắn hai micrô trên trục z thẳng đứng, cách nhau 4 mét Hệ thống được thực hiện bởi Popescu và cộng sự [6] có thể đạt được 70% mà không có báo động giả Tuy nhiên, với một chút điều chỉnh, hệ thống có thể phát hiện 100% nhưng bị 5 lần báo động sai mỗi giờ Điều này cho thấy hệ thống không đáng tin cậy trong việc phát hiện ngã
2.1.3 Phương pháp phát hiện ngã bằng động học
Phương pháp này được sử dụng phổ biến và áp dụng cho thiết bị phát hiện ngã, nó được ưa chuộng hơn do chi phí phần cứng thấp và cảm biến có thể đeo để phát hiện ngã ở môi trường trong nhà hoặc ngoài trời Cảm biến gia tốc và con quay hồi chuyển được đặt trên một phần cơ thể của người đó để phân biệt té ngã với các hoạt động sinh hoạt hàng ngày Dữ liệu do gia tốc kế và con quay hồi chuyển thu thập được truyền đến vi điều khiển để xử lý Vì nó là một thiết bị đeo được, nên phạm vi hoạt động không còn là vấn đề quan trọng
Một thiết bị phát hiện ngã sử dụng gia tốc kế và con quay hồi chuyển được thực hiện bởi Qiang Li và cộng sự [14] Chủ yếu có hai dạng hoạt động của con người là tư thế tĩnh và chuyển động Ví dụ về các tư thế tĩnh là đứng, nằm, ngồi và uốn cong trong khi chuyển động là chuyển động giữa các tư thế tĩnh Có hai cảm biến đo gia tốc ba trục được đặt lần lượt ở ngực và đùi của người đó để nhận biết tư thế tĩnh của người đó Kết quả của hệ thống là độ nhạy 91% và độ đặc hiệu 92% Tuy nhiên, điểm hạn chế của hệ thống này là nó gặp khó khăn trong việc phân biệt nhảy lên giường và ngã vào tường với vị trí ngồi
Nghiên cứu của Igual và cộng sự [8] đã phân biệt các hệ thống dựa trên động học thành hai hệ thống đó là phương pháp dựa trên ngưỡng (TBM) và phương pháp học máy (MLM) Các phương pháp dựa trên ngưỡng đơn giản hơn nhiều so với các phương pháp học máy, do đó chi phí để thực hiện TBM là rẻ so với MLM Cơ bản của TBM là nó sử dụng ngưỡng để phân biệt sự sụt giảm với các hoạt động sống hàng ngày MLM yêu cầu một bộ dữ liệu chứa các mẫu ngã và các mẫu hoạt động sống hàng ngày để phân biệt giữa hai loại này, phương pháp này đòi hỏi nhiều tính toán hơn do đó tốn kém hơn
Lina Tong và cộng sự [15] cũng phát hiện ngã người tự động bằng cách sử dụng gia tốc kế ba trục và con quay hồi chuyển Để lấy dữ liệu gia tốc, thiết bị phải nhẹ và có thể được đặt ở phía trên của cơ thể người Khi gia tốc cao hơn ngưỡng nhất định, con quay hồi chuyển sẽ kiểm tra hướng của đối tượng Thiết bị đi kèm với một nút được sử dụng để loại bỏ phát hiện sai (hoạt động sống hàng ngày được công nhận là ngã) Kết quả từ phương pháp này là hệ thống có phản ứng rất nhanh và ít cảnh báo sai hơn, không đáng kể
Hình 2.5 Các yếu tố của phương pháp động học
GIỚI THIỆU PHẦN CỨNG
Thiết bị phát hiện và cảnh báo té ngã được thực hiện dựa trên cảm biến đo gia tốc MPU 6050 kết nối với vi điều khiển Arduino, định vị nơi té ngã bằng Module GPS và gửi tin nhắn qua điện thoại thông báo vị trí và nhịp tim người té ngã
2.2.1 Cảm biến gia tốc MPU 6050 [20] Để kháo sát trang thái chuyển động của một vật thì chúng ta cần biết các thông gia tốc để khảo sát chuyển động của một vật, một số ứng dụng như xe cân bằng, flycam, máy bay không người lái Có rất nhiều loại cảm biến gia tốc trên thị trường như LSM9DS0, BNO055, MPU – 6050, mỗi loại cảm biến có ưu nhược điểm riêng và giá thành khác nhau Nhưng phổ biến nhất, có nhiều ưu điểm và giá thành hợp lý, để phù hợp với đề tài này, chúng tôi chọn cảm biến MPU - 6050
Module cảm biến MPU - 6050 là cảm biến xử lý chuyển động tích hợp 6 trục: 3 trục gia tốc (tri-axis MEMS Accelerometer), 3 trục con quay hồi chuyển (tri-axis MEMS Gyroscope) và 1 bộ xử lý chuyển động số Digital Motion Processor TM (DMPTM) được sản xuất bởi hãng InvenSense MPU-6050 cũng được thiết kế để giao tiếp với các vi điều khiển theo chuẩn giao tiếp I2C Trong MPU-6050 cũng tích hợp sẵn bộ chuyển đổi tương tự sang số (ADC) 16-bit Để theo dõi chính xác sự nhanh chậm của chuyển động, chúng ta có thể chọn phạm vi thang đo của con quay hồi chuyển là ±250, ±500, ±1000, ±2000°/sec tương ứng với phạm vi thang đo của gia tốc kế ±2g, ±4g, ±8g, ±16g
Hình 2.11 Cảm biến gia tốc + con quay hồi chuyển MPU 6050 a Thông số kỹ thuật
• SCL: Chân SCL trong giao tiếp I2C
• SDA: Chân SDA trong giao tiếp I2C
• XDA: Chân dữ liệu (kết nối với cảm biến khác)
• XCL: Chân xung (kết nối với cảm biến khác)
• AD0: Bit 0 của địa chỉ I2C
• IN1: Chân ngắt b Các đặc trưng của Module cảm biến gia tốc MPU 6050 Đặc trưng của con quay hồi chuyển (Gyroscope):
Ba trục của con quay hồi chuyển trong MPU6050 gồm một số đặc trưng sau:
• Ngõ ra số của 3 trục X, Y, Z đều có thể sử dụng ở phạm vi thang đo như ±250, ±500, ±1000, ±2000 o /sec
• Tín hiệu đồng bộ hóa bên ngoài được kết nối với chân FSYNC hỗ trợ đồng bộ hóa hình ảnh, video và GPS
• Tích hợp ADC 16-bit cho phép lấy mẫu đồng thời
• Tăng cường độ chính xác và ổn định nhiệt độ nhằm làm giảm sự hiệu chỉnh của người lập trình
• Cải thiện hiệu suất và giảm nhiễu khi làm việc ở tần số thấp
• Sử dụng bộ lọc thông thấp kỹ thuật số
• Dòng điện chờ 5μA Đặc trưng của cảm biến gia tốc (Accelerometer):
• Ngõ ra số của 3 trục cho phép lập trình với thang đo ±2g, ±4g, ±8g, ±16g
• Tích hợp ADC 16-bit cho phép lấy mẫu đồng thời
• Dòng hoạt động ở công suất thấp: 10μA tại 1.25Hz, 20μA tại 5Hz,
• Phát hiện hướng và điều hướng
• Ngắt (interrupt). Đặc trưng khác:
• 9 Trục Montion Fusion nằm trên chip Digital Montion Processer (DMP)
• Giao tiếp I2C hỗ trợ đọc dữ liệu từ các cảm biến ngoài
• Dòng hoạt động là 3.9mA khi tất cả 6 trục của cảm biến và DMP được sử dụng.
• Điện áp tham chiếu VLOGIC hỗ trợ nhiều giải điện áp để giao tiếp I2C.
• Bộ đệm FIFO 1024 byte giảm mức tiêu thụ điện năng bằng cách cho phép bộ xử lý máy chủ đọc dữ liệu từng khối và sau đó chuyển sang chế độ năng lượng thấp khi MPU thu thập dữ liệu nhiều hơn
• Cảm biến nhiệt độ cho ngõ ra số.
• Có thế sử dụng bộ lọc kỹ thuật số cho gyroscope, accelerometer và cảm biến nhiệt độ
• Sử dụng Fast Mode tần số 400 kHz để giao tiếp nhanh với tất cả thanh ghi c Đặc điểm thông số kỹ thuật cảm biến MPU 6050
Thông số kỹ thuật của con quay hồi chuyển ( Gyroscope)
Bảng 2.1 Thông số kỹ thuật con quay hồi chuyển
Tham số Điều kiện Min Đặc trưng Max Đơn vị Độ nhạy con quay hồi chuyển
Phạm vi thang đo FS_SEL=0
FS_SEL=1 FS_SEL=2 FS_SEL=3 ±250 ±500 ±1000 ±2000 o/S o/S o/S o/S Độ dài Word ADC 16 bits
Hệ số độ nhạy thang đo FS_SEL=0
FS_SEL=1 FS_SEL=2 FS_SEL=3
Sức chịu đựng độ nhạy thang đo 25 o C -3 +3 %
Tần số cơ học của con quay hồi chuyển
Bộ lọc thông thấp Phạm vi lập trình
Tỷ lệ dữ liệu ngõ ra Lập trình 4 8000 Hz
Thông số kỹ thuật của cảm biến gia tốc ( Accelerometter)
Bảng 2.2 Thông số kỹ thuật cảm biến gia tốc ( Accelerometter)
Tham số Điều kiện Min Đặc trưng Max Đơn vị Độ nhạy con quay hồi chuyển
Phạm vi thang đo FS_SEL=0
FS_SEL=1 FS_SEL=2 FS_SEL=3 ±2 ±4 ±8 ±16 g g g g Độ dài Word ADC 16 bits
Hệ số độ nhạy thang đo FS_SEL=0
FS_SEL=1 FS_SEL=2 FS_SEL=3
Dung sai hiệu chuẩn ban đầu -3 +3 % Đầu ra 0-G
Bộ lọc thông thấp Phạm vi lập trình
Tỷ lệ dữ liệu ngõ ra Lập trình 4 1000 Hz
Arduino Uno R3 là một mạch vi điều khiển nguồn mở thế hệ thứ 3 sử dụng vi điều khiển Atmega328
Hình 2.12 Bảng mạch Arduino Uno R3
Mạch có khả năng lặp trình cho các ứng dụng điều khiển từ đơn giản đến phức tạp do được trang bị cấu hình mạnh cho các loại bộ nhớ ROM, RAM và Flash Bảng mạch có các bộ chân I/O Digital và Analog có thể giao tiếp với các bảng mạch mở rộng khác
Hình 2.13 Sơ đồ chân Arduino Uno R3 a Chức năng các chân
• Các chân Serial: Chân 0 (RX) và chân 1 (TX) Các chân này được sử dụng đển nhận (RX) và truyền (TX) dữ liệu nối tiếp TTL
• Các chân Ext (ngắt): Chân 2 và chân 3 Các chân này có thể ngắt trên giá trị thấp, cạnh tăng hoặc giảm hoặc thay đổi giá trị
• Các chân PWM (Điều chế độ rộng xung): Chân 3, 5, 6, 9, 10 và 11 Các chân này có thể cấp đầu ra PWM 8 bit kèm chức năng AnalogWrite
• Các chân SPI (Giao tiếp ngoại vi): Chân 10 – SS, chân 11 – MOSI, chân 12 – MISO và chân 13 – SCK Các chân này hỗ trợ giao tiếp SPI bằng cách sử dụng thư viện SPI
• Các chân TWI/I2C: Chân A4 – SDA và chân A5 – SCL Các chân này hỗ trợ giao tiếp TWI bằng thư viện Wire
• Các chân AREF (Tham chiếu Analog): Điện áp tham chiếu cho các đầu vào tương tự b Thông số kỹ thuật
Bảng 2.3 Các thông số kỹ thuật cơ bản của bảng mạch Arduino Nano
Vi điều khiển Atmega328 8 bit Điện áp hoạt động 5 VDC
Tần số hoạt động 16 MHz
Dòng tiêu thụ 30 mA Điện áp vào khuyên dùng 7 VDC ~ 12 VDC Điện áp vào giới hạn 6 VDC ~ 20 VDC
Số chân Digital I/O 14 chân trong đó có 6 chân PWM
Số chân Analog 6 chân có độ phân giải 10 bit
Dòng tối đa trên mỗi chân I/O 30 mA
Dòng ra tối đa 3.3V – 50mA, 5V – 500mA
Nguồn điện Jack DC và cổng USB
Ngôn ngữ lập trình Arduino
Nền tảng lập trình Arduino IDE
Module SIM800L GSM / GPRS là một modem GSM thu nhỏ có thể được tích hợp vào một số lượng lớn các dự án IoT Ta có thể sử dụng module này để làm hầu hết mọi việc mà điện thoại di động bình thường có thể làm như nhắn tin văn bản SMS, thực hiện hoặc nhận cuộc gọi, kết nối Internet qua GPRS, TCP/IP Module hỗ trợ mạng GSM/GPRS bốn băng tần, có nghĩa là nó có thể hoạt động ở hầu hết mọi nơi trên thế giới
Hình 2.15 Module SIM800L và Ang ten
Module cần có angten bên ngoài để kết nối với mạng, một angten xoắn và được hàn trực tiếp vào chân NET trên PCB Có một ổ cắm SIM ở mặt sau module, mọi thẻ micro SIM đã được kích hoạt sẽ có thể hoạt động một cách bình thường, hướng chính xác để lắp thẻ SIM thường được khắc trên bề mặt của ổ cắm SIM
Hình 2.16 Cấu tạo mặt sau module Sim 800L
Bảng 2.4 Trạng thái kết nối của module Sim 800L
Trạng thái đèn LED Trạng thái kết nối của module
Nhấp nháy sau mỗi 1 giây Module đang hoạt động nhưng chưa kết nối với mạng di dộng
Nhấp nháy sau mỗi 2 giây Kết nối dữ liệu GPRS đang hoạt động
Nhấp nháy sau mỗi 3 giây Module đã kết nối với mạng di động, có thể tạo cuộc gọi và nhận/gửi tin nhắn SMS
Bảng 2.5 Các chế độ hoạt động và tiêu tốn năng lượng của module SIM800L
Các chế độ Mức tiêu thụ
Chế độ sẵn sàng 18 mA
• Nguồn cung cấp: 4,2VDC (khuyên dùng 4,2VDC – 1A)
• Khe cắm SIM: Micro SIM
• Băng tần hỗ trợ: GSM850, EGSM900, DCS1800 và PCS1900
• Dòng điện khi hoạt động 100 mA – 1 A
Còi Buzzer 5VDC có tuổi thọ cao, hiệu suất ổn định, chất lượng tốt, được sản xuất nhỏ gọn phù hợp thiết kế với các mạch còi buzzer nhỏ gọn, mạch báo động
Hình 2.17 Mạch còi Buzzer Thông số kỹ thuật:
• Dòng điện tiêu thụ: 80 dB
• Nhiệt độ hoạt động: -20 °C đến +70 °C
Module NEO – 7M sử dụng board điều khiển của hãng U – BLOCK (Thuỵ Sĩ) mang lại hiệu suất vượt trội với độ nhạy cao và thời gian thu nhận tính hiệu nhanh Nguồn điện hoạt động của module từ 3.3V – 5V nhưng giao tiếp ở mức 3.3V Cần có angten để sử dụng module cho bất kỳ loại giao tiếp nào Vì vậy, module đi kèm với một angten được gắn vào vị trí U.FL như hình 2.20 và angten này có độ nhạy -161 dBm
Thông qua việc thiết lập phầm mềm U – Center, có thể cấu hình thông số kết nối GPS, thời gian nhấp nháy LED, mức năng lương hoạt động LED chỉ báo nhấp nháy khi chưa được kết nối theo tần số 1Hz, duty cyle 50% Sau khi module thu thập được GPS, LED nhấp nháy nhanh hơn theo tần số 5Hz và duty cycle 20% NEO-7M có độ nhạy tối đa trong khi vẫn duy trì công suất hệ thống thấp
• Thu tín hiệu Ăng – ten bằng sứ
• Chỉ báo tín hiệu LED
• Dòng hoạt động bình thường 50 mA
• Dòng hoạt động (tiết kiệm) 30 mA
• Giao tiếp UART, USB, SPI,…
• Dòng trên các chân I/O Tối đa 10 mA
• Nhiệt độ hoạt động - 40oC – 85oC
• Kích thước module 23 mm x 30 mm Ứng dụng
• Xác định toạ độ (kinh độ, vĩ độ) hiện tại của module trên bề mặt trái đất với sai số nhỏ nhất < 1 m
• Chỉ cần 3 vệ tinh là có thể xác định được toạ độ, chỉ cần 4 vệ tinh là có thể xác định được độ cao hiện tại so với mực nước biển
• Có thể tính toán ra tốc độ di chuyển, hướng di chuyển của vật thể được gắn
• Cảnh báo chống trộm xe máy, định vị cho người già
Pin 6800mAh thường được sử dụng làm nguồn nuôi cho robot mô hình, sử dụng trong các mạch sạc pin, box sạc và làm nguồn điện dự trữ khi mất điện Pin cho phép sạc lại đến 1000 lần mà không làm giảm chất lượng pin
Hình 2.19 Pin 6800mAh dùng cho các mạch điều khiển
GIỚI THIỆU PHẦN MỀM ARDUINO IDE
2.3.1 Giới thiệu phần mềm Arduino IDE
Arduino IDE (Arduino Integrate Development Environment) là một phần mềm với một mã nguồn mở, sử dụng chủ yếu để viết và biên dịch mã vào bo mạch Arduino
Nó bao gồm phần cứng và phần mềm Phần cứng chứa đến 300,000 board mạch được thiết kế sẵn với các cảm biến, linh kiện Phần mềm giúp người dùng có thể sử dụng các cảm biến, linh kiện ấy của Arduino một cách linh hoạt phù hợp với mục đích sử dụng
Hình 2.20 Phần mềm Arduino IDE
Khi người dùng viết mã và biên dịch, IDE sẽ tạo file Hex cho mã File Hex là các file thập phân Hexa được Arduino hiểu và gửi đến bo mạch bằng cáp USB Mỗi bo
Arduino đều được tích hợp một bộ vi điều khiển, bộ vi điều khiển sẽ nhận file Hex và chạy theo mã được viết [21]
Hình 2.21 Giao diện phần mềm Arduino IDE
2.3.2 Cách cài đặt phần mềm Arduino IDE
Truy cập vào link https://www.arduino.cc/en/Main/Software để tải phần mềm về
Mở file cài đặt vừa tải à Chọn I Agree
Hình 2.22 Giao diện Arduino Setup
Chọn Nextà Install chờ giây lát để tiến hành cài đặt IDE à Close để kết thúc quá trình cài đặt
Hình 2.23 Giao diện khi cài đặt thành công IDE
2.3.3 Cách nạp chương trình đã viết vào Arduino
Trên thanh công cụ, vào Tool à Chọn Board để chọn board Arduino phù hợp, ở đây sử dụng Arduino Uno
Hình 2.24 Chọn Board Arduino phù hợp Ở mục Processor à Chọn Atmega328P (Old Bootloader)
Hình 2.25 Chọn chip xử lý Ở mục Port, chọn cổng COM hiển thị trên máy tính
Hình 2.26 Chọn cổng kết nối
Chọn vào biểu tượng Upload “è” để tiến hành nạp chương trình đã viết vào Arduino
Khi nạp chương trình thành công sẽ xuất hiện thông báo Done uploading
TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ
GIỚI THIỆU
Xây dựng sơ đồ khối của mô hình, thiết kế và lựa chọn linh kiện, module cho từng khối nhỏ, vẽ mạch nguyên lý kết nối các khối với nhau thành một hệ thống hoàn chỉnh.
THI CÔNG HỆ THỐNG
GIỚI THIỆU
Sau khi tính toán, thiết kế, đưa ra những phương án cụ thể, bắt đầu thi công hệ thống Nhóm quyết định sử dụng các module lắp ráp thành một hệ thống trên tiêu chí thẩm mỹ, gọn gàng, dễ sử dụng Đảm bảo các yêu cầu về an toàn sử dụng cho người sử dụng Ngoài ra nhóm sử dụng mi-ca để hoàn thiện vỏ hộp giúp sản phẩm trở nên cứng cáp và dễ dàng tháo lắp Về phần mềm, nhóm sử dụng công cụ lập trình cho Arduino là Arduino IDE rất phổ biến và dễ sử dụng.
THI CÔNG HỆ THỐNG
Hình 4.1 Thiết kế mạch trên proteus
Thực hiện mạch PCB để có thể ghép nối các linh kiện chắc chắn, gọn gàng Mạch sử dụng các linh kiện T-Bock và hàng rào cái để gắm chân, giúp dễ dàng kết nối các linh kiện với nhau,giúp cố định chân cắm, và dễ dàng sửa chữa thay thế
4.2.2 Lắp ráp và kiểm tra:
Hình 4.2 Lắp ráp linh kiện trên board đồng
Trong Hình 4.2 gồm kết nối linh kiện cảm biến, module GPS, module sim với Arduino: Vị trí số 1 là Aruino Uno được gắn cố định vào board mạch bằng cách chân hàng rào đế cắm
• Vị trí số 2 là cảm biến gia tốc và con quay hồi chuyển MPU 6050 được gắn cố định bằng đế cắm
• Vị trí số 3 là module SIM800L và ăng ten có chức năng nhắn tin và thực hiện cuộc gọi được gắn cố định bằng đế cắm
• Vị trí số 4 là module GPS NEO 7M và ăng ten có chức năng định vị vị trí của người sử dụng
• Vị trí số 5 là mạch giảm áp LM2596, giúp hạ áp từ 12,6V xuống mức 5V để đáp ứng nhu cầu sử dụng của các linh kiện
• Vị trí số 6 là bộ nguồn pin gồm 3 pin Lion 18650 cung cấp áp 12,6 V công suất 6800mAh
• Vị trí số 7 là chân TB – Lock kết nối với nút nguồn và màn hình hiển thị mức pin trong Hình 4.3
Hình 4.3 Cấu tạo bên ngoài thiêt bị
Mặt ngoài của hộp đựng thiết bị gồm có một nút nguồn, màn hình hiển thị mức pin, một nút nhấn tắt loa khi nạn nhân đã được phát hiện, một nút nhấn khẩn cấp thực hiện cuộc gọi đến số điện thoại người thân đã được thiết lập trước, bên mặt phải thiết bị là ăng ten của module GPS NEO 7M, giúp bắt tín hiệu tốt hơn
Pin Lion 18560 là loại pin có thể sạc và sử dụng nhiều lần, khi màn hình hiển thị báo pin đang ở mức đỏ, ta có thể thay pin khác cho thiết bị và sạc pin cũ cho lần sử dụng tiếp theo để tránh lãng phí cũng như gián đoạn hoạt động của thiết bị khi phải chờ sạc.
LẬP TRÌNH HỆ THỐNG
Hình 4.5 Lưu đồ giải thuật chương trình chính
Hình 4.6 Lưu đồ tính Offset MPU Hình 4.7 Lưu đồ đọc tin nhắn đến
Hình 4.8 Lưu đồ gửi tin nhắn
Hình 4.9 Lưu đồ tính toạ độ
Hình 4.10 Lưu đồ đọc và tính toán dữ liệu MPU
Sử dụng chức năng Serial Monitor để đọc các giá trị dạng số và Serial Plotter trong phần mềm lập trình Arduino để đọc các giá trị dữ liệu cảm biến dưới dạng sơ đồ dạng sóng để dễ dàng xác định được ngưỡng điều khiển cho cảm biến Để bước đầu hiệu chỉnh cho cảm biến, ta đặt cảm biến trên một mặt phẳng nằm ngang nhất có thể, không di chuyển cảm biến để vi điều khiển tính toán giá trị Offsets cho cảm biến, quá trình này mất khoảng 3 giây để cảm biến ổn định Ở trạng thái nằm yên trên mặt phẳng ngang, cảm biến chịu gia tốc trọng trường do lực hút trái đất nên gia tốc sấp sỉ 1G = 9,8m/s 2 Khi đặt cảm biến nằm yên trên mặt phẳng ngang, giá trị góc quay tại các trục sấp sỉ bằng 0, sai số xảy ra là do mặt phẳng không đủ bằng phẳng cảm biến có thể bị lệch do đó xảy ra sai số không đáng kể
Hình 4.11 Giá trị gia tốc các trục và tổng gia tốc của cảm biến khi nằm ngang
Trong Hình 4.11, là giá trị thu được theo đơn vị độ (°) của các góc: góc quay (angleZ), góc chúc (angleY), góc nghiêng (angleX) và giá trị tổng gia tốc 3 trục x, y, z (SVM) theo đơn vị G
Hình 4.12 Tín hiệu gia tốc các trục và tổng gia tốc khi cảm biến nằm ngang
Khi đặt cảm biến lên ngực hoặc bụng người dùng, góc chúc hướng xuống dưới, lúc này giá trị trên trục Y nằm trong khoảng 85 - 90°, tương ứng với cơ thể con người trạng thái đứng thẳng Giá trị trục X không thay đổi khi người đó không nghiêng người Giá trị trên trục Z có thể thay đổi trong khoảng -180° - 180° nếu người đó xoay trái xoay phải
Hình 4.13 Các góc quay của cảm biến trên mặt phẳng ngang
Hình 4.14 Giá trị các góc khi đặt cảm biến trên cơ thể người đang đứng
Trong Hình 4.14, là giá trị thu được theo đơn vị độ (°) của các góc: góc quay (angleZ), góc chúc (angleY), góc nghiêng (angleX)
Hình 4.15 Tín hiệu các góc khi đặt cảm biến trên cơ thể người đang đứng
Trong Hình 4.15, là tín hiệu thu được trong một khoảng thời gian (t) theo đơn vị độ (°) của các góc: góc quay (angleZ) – màu đỏ, góc chúc (angleY) – màu cam, góc nghiêng (angleX) – màu xanh đen
Hình 4.16 Giá trị gia tốc và góc chúc (trục Y) khi người đang đứng
Trong Hình 4.16 là các giá trị thu được từ cảm biến đặt trên cơ thể người đang đứng gồm: Góc chúc (angleY) theo đơn vị độ, tổng gia tốc trên các trục x, y, z là (SVM) theo đơn vị G (1G = 9,8 m/s 2 )
Khi xảy ra ngã, gia tốc đo được bằng cảm biến cần phải cao hơn một ngưỡng nhất định để kích hoạt cảnh báo mà trong trường hợp này là còi Có một số chuyển động ngã phổ biến đã được mô phỏng để xác định ngưỡng gia tốc, bao gồm ngã về phía sau, ngã ngang và ngã về phía trước
4.3.2.2 Thực hiện mô phỏng hành động ngã: v Thực hiện mô phỏng ngã về sau:
Trong Hình 4.17 là các giá trị thu được từ cảm biến đặt trên cơ thể người đang ngã về sau gồm: Góc chúc (angleY) theo đơn vị độ, tổng gia tốc trên các trục x, y, z là (SVM) theo đơn vị G (1G = 9,8 m/s 2 )
Hình 4.17 Mô phỏng hành động ngã về sau
Hình 4.18 Dạng sóng tín hiệu của cảm biến khi ngã về sau
Trong Hình 4.18 là các tín hiệu thu được từ cảm biến đặt trên cơ thể người đang ngã về sau trong khoảng thời gian (t) gồm: Góc chúc (angleY) theo đơn vị độ - màu đỏ, tổng gia tốc trên các trục x, y, z là (SVM) theo đơn vị G (1G = 9,8 m/s 2 ) – màu cam
Bảng 4.1 Kết quả mô phỏng ngã về sau
STT Gia tốc (G) Góc chúc (°)
Hình 4.18 cho thấy mô phỏng sự ngã ra sau khi cầm bảng cảm biến, gia tốc tăng dần khi người sử dụng đang ngã dần về phía sau Gia tốc cực đại khi ngã về phía sau có thể lên tới 1,83 G (17,934 m/s 2 ) Trong khi đó, số đọc từ con quay hồi chuyển đo giá trị hàng xấp xỉ -1,58 ° Giá trị này cho biết người dùng đang nằm thẳng trên mặt đất Kết quả tương tự cũng được quan sát sau khi lặp lại chuyển động ngã về sau trong 5 thử nghiệm Kết quả được trình bày trong bảng 4.1 Dựa trên bảng 4.1, có thể dễ dàng tính được giá trị trung bình của gia tốc đỉnh và định hướng, tương ứng là 1,67 G và 5,2 ° v Thực hiện mô phỏng ngã về trước:
Hình 4.19 Mô phỏng hành động ngã về trước
Trong Hình 4.19 là các giá trị thu được từ cảm biến đặt trên cơ thể người đang ngã về trước gồm: Góc chúc (angleY) theo đơn vị độ, tổng gia tốc trên các trục x, y, z là (SVM) theo đơn vị G (1G = 9,8 m/s 2 )
Hình 4.20 Dạng sóng tín hiệu của cảm biến khi ngã về trước
Trong Hình 4.20 là các tín hiệu thu được từ cảm biến đặt trên cơ thể người đang ngã về trước trong khoảng thời gian (t) gồm: Góc chúc (angleY) theo đơn vị độ - màu đỏ, tổng gia tốc trên các trục x, y, z là (SVM) theo đơn vị G (1G = 9,8 m/s 2 ) – màu cam
Bảng 4.2 Kết quả mô phỏng ngã về trước z Gia tốc (G) Góc chúc (°)
Hình 4.20 cho thấy mô phỏng sự ngã về trước khi cầm bảng cảm biến, gia tốc tăng dần khi người sử dụng đang ngã dần về phía trước Gia tốc cực đại khi ngã về phía trước có thể lên tới 1,64 G (16,072 m/s 2 ) Trong khi đó, số đọc từ con quay hồi chuyển đo giá trị hàng xấp xỉ 4,67° Giá trị này cho biết người dùng đang nằm thẳng trên mặt đất Kết quả tương tự cũng được quan sát sau khi lặp lại chuyển động ngã về trước trong
5 thử nghiệm Kết quả được trình bày trong bảng 4.2 Dựa trên bảng 4.2, có thể dễ dàng tính được giá trị trung bình của gia tốc đỉnh và định hướng, tương ứng là 1,57 G và
4,74° Ngã về trước cho thấy gia tốc nhỏ hơn ngã về sau, nguyên nhân có thể là do việc khuỵu gối của người ngã v Thực hiện mô phỏng ngã nghiêng sang trái:
Khi cơ thể ngã sang trái giá trị góc nghiêng (trục X) thay đổi, ngã sang trái thì giá trị nằm trong khoảng 0 đến -90°, giá trị góc chúc (trục Y) giảm từ 85° xuống 0°
Hình 4.21 Mô phỏng tư thế ngã nghiêng sang trái
TÀI LIỆU HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG VÀ THAO TÁC
Bước 1: Đeo thiết bị vào bên eo theo chiều mũi tên bên cạnh trái
Bước 2: Bật nút nguồn “BẬT/TẮT” nằm ở cạnh phải thiết bị Chú ý quan sát dung lượng pin còn lại đảm bảo lượng pin còn hơn 2 mức để thiết bị hoạt động ổn định
Bước 3: Trong lúc loa cảnh báo đang được phát, nhấn nút “TẮT LOA” ở mặt trước thiết bị để tắt âm thanh cảnh báo
Bước 4: Trong một số trường hợp ngã mà không có cảnh báo vì các lí do khách quan và chủ quan, nhấn nút “KHẨN CẤP” để phát loa tại chỗ và một cuộc gọi sẽ được gọi đến số điện thoại đã được cài đặt sẵn
Bước 5: Để lấy được thông tin vị trí người đeo, gửi tin nhắn đến số điện thoại được gắn vào thiết bị với cú pháp “KTR” sau đó sẽ có một tin nhắn gửi đến số điện thoại đã được thiết lập
Chú ý: v Thiết bị có thể đeo được ở trước ngực, trước bụng và bên eo nhưng để tiện cho sinh hoạt hằng ngày thì khuyến cáo nên đeo ở bên eo v Khi nằm xuống nghỉ ngơi, nên tháo thiết bị ra và đeo vào lại khi cần di chuyển v Thiết bị không được trang bị khả năng kháng nước KHÔNG đeo thiết bị dưới mưa, làm rơi thiết bị vào nước hay để nước vào bị v Pin thiết bị là loại có thể tháo ra để sạc rời, khuyến cáo nên thay pin sau 1 thời gian sử dụng (1 năm) để cho thiết bị được hoạt động ổn định và an toàn cho người sử dụng v Hạn chế để thiết bị tiếp xúc trực tiếp với ánh nắng mặt trời (cường độ cao) hay gần ngọn lửa để pin thiết bị và các linh kiện trong thiết bị được đảm bảo v Thường xuyên kiểm tra tài khoản sim của thiết bị đảm bảo sim của thiết bị luôn sẵn sàng gửi tin SMS và thực hiện cuộc gọi.
KẾT QUẢ - NHẬN XÉT - ĐÁNH GIÁ
KẾT QUẢ
5.1.1 Tổng quan kết quả đạt được
Sau khoảng thời gian hơn 4 tháng kể từ khi đề tài được phê duyệt nhóm đã tiến hành nghiên cứu và thực hiện đồ án dưới sự vận dụng kiến thức tích luỹ trong quá trình học tập và sự hướng dẫn tận tình của giáo viên Nhóm đã hoàn thành đồ án “Thiết kế và thi công thiết bị phát hiện và cảnh báo té ngã cho người cao tuổi” với các kết quả đạt được như sau:
- Biết được cách sử dụng phần mềm và lập trình trên nền tảng Arduino IDE
- Tìm hiểu hoạt động của module cảm biến gia tốc và con quay hồi chuyển MPU
6050 và cách thu và xử lý dữ liệu từ cảm biến
- Dùng module SIM800L để gửi tin nhắn cảnh báo
- Dùng module Neo – 7M GPS để thu tín hiệu GPS, xử lý tính toán dữ liệu vị trí kinh độ và vĩ độ
5.1.2 Kết quả thi công phần cứng
Sau khi hoàn thành mạch điều khiển, lắp ráp, kiểm tra các module và tiến hành bố trí cho phù hợp thì kết quả hệ thống được trình bày như sau:
- Bên trong hộp là board mạch chính và nguồn pin
Hình 5.1 Bên trong hộp thiết bị
- Bên ngoài hộp chứ các nút chứ năng như mặt trước hộp chứ 2 nút nhấn “TẮT
LOA” và “KHẨN CẤP” chức năng của 2 nút này đã được trình bài ở phần tài liệu hướng dẫn sử dụng trên
Hình 5.2 Mặt trước thiết bị
- Cạnh bên phải chứa nút nguồn, màn hình chỉ thị dung lượng pin và Angten thu sóng GPS
Hình 5.3 Cạnh phải thiết bị
- Cạnh bên trái chứa mũi tên chỉ hướng đeo thiết bị
- Mặt sau được kết nối với một đai thắt lưng để thiết bị có thể đeo vào người
Chương trình điều khiển thiết bị được viết dựa trên nền tảng ngôn ngữ lập trình Arduino, thực hiện các nhiệm vụ sau:
- Đọc tín hiệu từ MPU 6050 sau đó xử lý, tính toán các thông số gia tốc và góc quay để nhận dạng ngã
- Đọc tín hiệu từ module SIM800L sau đó đó xử lý, tính toán các thông số vị trí như kinh độ và vĩ độ
- Đọc và kiểm tra tin nhắn điều khiển được gửi đến module sim để thực hiện gửi tin nhắn phản hồi kèm theo thông tin vị trí mong muốn
Có sự cố ngã xảy ra, loa cảnh báo được phát tại chỗ đồng thời có một tin nhắn thông báo đến người thân đính kèm vị trí người bị ngã
Hình 5.4 Tin nhắn cảnh báo khi có hành động ngã
Khi có người đến ứng cứu hay người ngã có thể tự đứng dậy có thể nhấn nút “TẮT
LOA” để tắt loa cảnh báo
Có sự cố ngã xảy ra nhưng không phát loa cảnh báo, sử dụng nút “KHẨN CẤP” để phát loa thông báo tại chỗ và thực hiện cuộc gọi đến người thân, thời gian thực hiện cuộc gọi là 20 giây
Hình 5.5 Cuộc gọi đến khi nhấn nút khẩn cấp
Lấy thông tin định vị vị trí người đeo thiết bị bằng cú pháp “KTR” gửi đến số điện thoại của Sim gắn vào thiết bị Sau đó một tin nhắn đính kèm vị trí sẽ được gửi đến sau khoảng thời gian 5 giây
Hình 5.6 Tin nhắn chứa định vị vị trí được gởi khi nhấn nút điều khiển
NHẬN XÉT
Để có thể kiểm tra độ chính xác của thiết bị, nhóm đã thực hiện các thử nghiệm mô phỏng hành động ngã và các hoạt động sinh hoạt hàng ngày kết quả của quá trình thử nghiệm được trình bày dưới đây (:
- Thực hiện ngã về trước 10 lần
Bảng 5.1 Kết quả ngã về trước 10 lần
STT Cảnh báo STT Cảnh báo
- Thực hiện ngã về sau 10 lần
Bảng 5.2 Kết quả ngã về sau 10 lần
STT Cảnh báo STT Cảnh báo
- Thực hiện ngã sang phải 10 lần
Bảng 5.3 Kết quả ngã sang phải 10 lần
STT Cảnh báo STT Cảnh báo
- Thực hiện ngã về bên trái 10 lần
Bảng 5.4 Kết quả ngã về bên trái 10 lần
STT Cảnh báo STT Cảnh báo
- Thực hiện ngã tựa vào tường – không cảnh báo, nhấn nút khẩn cấp 5 lần
Bảng 5.5 Kết quả nhấn nút “KHẨN CẤP” 10 lần
STT Cảnh báo STT Cảnh báo
- Thực hiện các hoạt động sinh hoạt hằng ngày như đi, chạy, tập thể dục 10 lần
Bảng 5.6 Kết quả thực hiện các hoạt động khác
STT Cảnh báo STT Cảnh báo
Trải qua quá trình thử nghiệm, thiết bị đã đạt được những mục tiêu ban đầu đề ra như cảnh báo khi ngã, lấy thông tin vị trí bằng cú pháp tin nhắn, thực hiện cuộc gọi trong trường hợp khẩn cấp Tuy nhiên ở một số hành động ngã xảy ra nhưng thiết bị không cảnh báo Tốc độ gửi tin nhắn ở mức trung bình không quá nhanh cũng không quá chậm, thông tin vị trí bị lệch so với vị trí cụ thể là ± 5m
Hình 5.7 Thực hiện tính sai số vị trí bằng cách đo khoảng cách Để có được sai số sai lệch vị trí GPS, nhóm thực hiện lần lượt các hành động ngã để thu được vị trí cảnh báo trong tin nhắn và thực hiện đo khoảng cách vị trí ngã so với vị trí thật, kết quả thực nghiệm được trình bày trong bảng dưới đây
Bảng 5.7 Kết quả thực hiện các các thí nghiệm tính sai số vị trí
STT Độ lệch vị trí STT Độ lệch vị trí (m)