目录
- STM32 老人跌倒监测系统概述
- 硬件设计
- 软件设计
- 关键代码示例（STM32 HAL库）
- 系统优化方向
- 应用场景
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STM32 老人跌倒监测系统概述
该系统利用STM32微控制器作为核心处理器，结合加速度传感器、陀螺仪等模块实时采集人体运动数据，通过算法分析判断是否发生跌倒事件，并及时触发报警机制。系统通常包含数据采集、跌倒检测算法、无线通信和报警模块。
硬件设计
主控芯片：选用STM32F103系列（如C8T6），具备低功耗、高性能特性，适合实时数据处理。
传感器模块：
- MPU6050：集成三轴加速度计和陀螺仪，用于采集人体运动加速度和角速度数据。
- GPS模块（可选）：用于定位跌倒位置，便于救援。
通信模块： - SIM800L：通过GSM发送短信报警至预设联系人。
- 蓝牙/Wi-Fi：与手机APP交互，实现本地报警。
电源管理：采用锂电池供电，支持低功耗模式以延长续航。
软件设计
数据采集与预处理：
- 通过I2C接口读取MPU6050原始数据，进行滤波（如卡尔曼滤波）消除噪声。
- 计算合成加速度（a = a x 2 + a y 2 + a z 2 a = \sqrt{a_x^2 + a_y^2 + a_z^2}a=ax2+ay2+az2）和角速度变化量。
跌倒检测算法：
- 阈值判断法：设定加速度和角速度阈值，超过阈值时触发初步判断。
- 跌倒时合成加速度通常大于2g，角速度突变明显。
- 机器学习辅助（可选）：使用SVM或神经网络提高检测准确率，需在STM32上部署轻量化模型。
报警逻辑：
- 检测到跌倒后，延迟3-5秒确认是否自主恢复。若无恢复，启动报警流程。
- 通过GSM发送包含位置的短信，或触发本地声光报警。
关键代码示例（STM32 HAL库）
// MPU6050数据读取示例voidMPU6050_Read_Data(float*accel,float*gyro){uint8_tbuf[14];HAL_I2C_Mem_Read(&hi2c1,MPU6050_ADDR,ACCEL_XOUT_H,1,buf,14,100);*accel=(int16_t)((buf[0]<<8)|buf[1])/16384.0;// 转换为g值// 其他轴同理...}系统优化方向
- 低功耗设计：采用STM32的Stop模式，间歇性唤醒传感器。
- 多模态检测：结合气压计（如BMP280）检测高度骤变，减少误报。
- 云平台集成：通过NB-IoT上传数据至云服务器，实现长期健康监测。
应用场景
适用于独居老人、养老院等环境，可扩展为可穿戴设备（如手环）。实际部署时需考虑传感器佩戴位置（腰部更准确）和用户习惯校准。
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