一种基于云端的老人摔倒告警系统

老人摔倒可能导致严重后果。鉴于此,开发一种基于云端的老人摔倒检测和告警系统或可避免此类问题。该系统采用STM32F103C8T6单片机作为主控,用传感器MAX30100采集老人的心率和血压值,传感器MPU6050采集老人摔倒的角度及加速度,A/D转换器转化为数字量,借助I2C总线把数字量送至微控制器,用ATK-1218-BD模块实现老人定位,ESP8266-01模块将采集的数据上传至云端,通过手机APP显示。系统可以监测老人当前状态,快速辨别其身姿,获取位置信息,满足实时监测和摔倒报警的要求。测试结果表明:系统总体布局合理,方案可行,运行稳定,误差不超过1%,实现了较精准的身姿识别,达到摔倒报警及远程监测的目的。

基于MPU6050传感器的哺乳期母猪姿态识别方法

哺乳期母猪姿态是其哺乳意愿的外在表现,母猪哺乳时身体侧卧,拒绝哺乳时身体立卧或倾卧,哺乳期母猪侧卧时间可作为母性行为评价的重要指标。选用集MPU6050和蓝牙传输模块为一体的行为数据采集模块,采集母猪哺乳期内(28 d)的行为数据,统计母猪采食时间段的姿态角,计算节点偏转角度,实现偏转行为数据校正;利用Haar小波提取特征系数重构加速度曲线的基本轮廓,结合各姿态的数值特征,利用支持向量机实现母猪立、侧、倾姿态分类,及其侧、倾姿左右方向的识别。以江苏省地方猪小梅山母猪为试验对象,分析母猪的哺乳姿态,试验结果表明:行为数据校正算法可降低节点偏转的影响,小波变换实现了数据归一化,去除了高能运动干扰,姿态分类器识别左、右侧姿的正确率分别为65.8%、90.1%,立姿的正确识别率为75.4%,侧姿总体正确识别率达到83.3%,姿态识别可以有效反映母猪的哺乳意愿。

基于MPU6050传感器的包裹运动状态识别

随着物流业的发展,贵重包裹在物流运输中的状态追踪和识别越来越被重视。使用MPU6050传感器,通过MATLAB显示和分析数据的特征值,再利用支持向量机(SVM)算法进行运动状态建模和预测,识别出包裹当前的状态。试验结果表明:该方法可以有效识别出包裹的运动状态,准确率可达98%。

基于ESP32的无线平衡小车的设计

研究采用ESP32国产单片机模组作为主控,性价比高的电机驱动芯片DRV8833以及MPU6050传感器等作为硬件基础。基于PID控制模型算法以及倒立摆模型设计一款体积小巧集成度高、价格低廉的双轮无线平衡小车。通过实验证明,本平衡车操作简单,性能优良,满足运动可控和平衡稳定的需求。

基于MPU6050和互补滤波的四旋翼飞控系统设计

针对四轴飞行器飞行性能不稳定和惯性测量单元(IMU)易受干扰、存在漂移等问题,利用惯性传感器MPU6050采集实时数据,以经典互补滤波为基础,提出一种可以自适应补偿系数的互补滤波算法,该算法在低通滤波环节加入PI控制器,依据陀螺仪测得的角速度实时调节PI控制器补偿系数。飞行器姿态控制系统采用双闭环PID控制方法,姿态解算的欧拉角作为系统外环,陀螺仪角速度作为系统内环。最后,搭建以NI my RIO为核心控制器的四轴飞行器,通过Lab VIEW实现算法和仿真,实验结果表明,自适应互补滤波算法可以准确解算姿态信息,双闭环PID控制超调量小、反应灵敏,控制系统基本满足飞行要求。

基于MPU6050传感器的踝足矫形器设计

以STM32单片机、MPU6050传感器、比例阀和LM324芯片为硬件核心,搭建踝足矫形器所需的硬件系统框架,设计电压放大电路,结合硬件设计,编写采集传感器数据、控制比例阀的程序代码,实现踝足矫形器的跖屈和背屈运动,经实验验证该踝足矫形器能辅助病人进行训练康复。

基于MPU6050和步进电机的高精度转动控制方法

本文设计了一种以STM32F407ZGT6为控制核心的高精度转动控制系统,该系统采用MPU6050姿态传感器作为信号采集元件,通过数字运动处理器(DMP)对原始数据进行四元数解算得到准确、可靠的姿态信息,并以两相混合式步进电机作为执行元件,结合增量式闭环控制算法,实现高精度的转动控制。通过搭建转动控制系统的实验平台,验证了该控制方法的可行性。该方法对其他需要姿态检测和旋转控制的嵌入式系统提供了一定的参考价值。

基于MPU6050传感器的跌倒检测算法

及时发现老年人跌倒关系到老年人的生命安全,提出了基于SVM和SVM变异指数作为初级判断,角度数据作为辅助判断的跌倒检测算法。为了保证数据的准确性,对采集到的数据进行窗口平滑处理后用于计算SVM。并通过试验获取SVM和SVM变异指数在跌倒状态下的阈值。该方法的优势在于省去了判断过程中的积分运算,通过多级判断、角度辅助判断过滤掉其他身体姿态对跌倒判断的影响。

基于MPU6050六轴传感器平衡小车的设计

两轮自平衡小车是通过使用陀螺仪、加速度计等常用的姿态传感器来监测车身所处的俯仰状态和状态变化率,经数字控制中心处理与计算,再发出适当的指令给驱动电动机产生前进或后退的加速度,以保持车体前后平衡的状态。本设计选用STM32单片机作为主控制器,用MPU6050六轴传感器和两个陀螺仪传感器来检测车的状态,通过TB6612FNG控制小车的两个电机,让小车不断地处于新旧交替的平衡状态,实现了两轮小车的硬件控制系统。

STM32的多传感器融合姿态检测

采用STM32微控制芯片作为主控芯片,搭载MPU6050传感器、HMC5883L磁场传感器,以四旋翼飞行器为平台进行载体姿态检测的实验.对比单一传感器和多传感器姿态检测的实验结果,结果表明:基于多传感器融合的姿态检测能弥补单一传感器检测姿态的不足,提高姿态信息的精确性.

一种基于TMR的地磁场测试平台设计

针对微弱地磁场信号难以精确测量的问题,设计一种三维地磁信号测试平台。以STM32为主要控制芯片,采用隧道磁电阻(TMR)传感器采集微弱地磁信号,MPU6050传感器获取平台姿态角,经两级放大电路放大及失调补偿后进行A/D转换,最终由LCD实时显示电压值与姿态角并将其存入SD存储卡内。实验结果表明该地磁测试平台具有超高的灵敏度和信噪比、良好的低频特性等优点。该设计为微弱地磁信号的检测和获取提供一种可行的方法。

基于STm32的车祸自动报警系统设计

针对车祸中乘车人员无法及时自救的问题,提出车祸自动定位报警的方法。系统主要包含车祸检测、地理位置读取、报警信息发送和车祸事故记录四个主要的功能模块。通过对安全气囊点火器的实时监测,并利用MPU6050传感器监测车祸的发生;借助GPS定位的功能,实时获取车祸发生位置;利用ISM与GSM模块完成近远程通信,向指定联系人或者交通事故救援平台发送求救信号;最后将事故发生位置进行记录,作为交管部门总结发布事故多发路段的依据之一。同时,考虑到车祸等级的不同,系统提供30 s延时报警提醒的功能,驾乘人员可以根据现场情况,对是否报警进行选择。通过模拟运行测试的结果,该设计具有灵敏度高、使用和维护成本低、方便推广的特点。

智能航模遥控直升机电路的设计与智能控制

设计了智能航模遥控直升机的硬件电路,并对电路的设计要点做出分析;给出了程序控制框架,通过读取航模直升机上姿态传感器的数据,经过卡尔曼滤波后计算出直升机在空中的综合姿态,结合PID算法,实现航模遥控直升飞机的智能控制.该设计在智能航模直升飞机中得以验证,实验表明该系统降低了航模直升飞机的操作难度,减少了摔机的概率.

基于MSP430单片机的车辆状态监控系统设计

为了提高车辆在紧急情况下的安全性能,定时对车辆各项指标进行检测,设计了一个车辆速度、加速度及振动幅度监控系统。该系统运用微功耗处理器MSP430g553作为控制器,通过陀螺仪和电感传感器检测车辆实时状态,可经由安卓客户端或者网页提供给用户或生产厂商。系统便于用户实时了解自己车辆的情况,实现管理者对车辆的监督管理,更方便生产商分析数据提升自我生产制造能力。

基于STM32的四轴飞行器设计

所设计的四轴飞行器采用STM32F103控制器读取MPU6050传感器中的数据,判断飞行器姿态,对数据进行处理得到PWM信号送至电调,电调利用内部的ATMEG8单片机接收到PWM的信号以控制电机工作,从而保证飞行器的稳定飞行。

一种用于骨折术后辅助康复训练监控系统的设计

针对骨折术后的病人在做康复训练时,医生无法监控病人训练等情况,介绍了一种用于骨折术后辅助康复训练监控系统。该系统以stm32单片机为核心,采用MPU6050传感器采集病人手臂屈伸的次数,通过ESP8266 wifi模块将数据传送到云服务器,通过HC06蓝牙模块发送到病人的手机app.医生可以通过手机app访问云服务器,查看病人训练情况和设置病人训练计划。作为骨折术后或久卧的病人(防止肌肉萎缩)康复训练的辅助产品,有一定的应用前景。

嵌入式轮式机器人实验平台设计与实现

为解决科研用机器人价格昂贵、扩展性差的问题,给出嵌入式轮式机器人实验平台的设计。从平台硬件环境的搭建,Linux设备驱动程序开发,嵌入式多线程服务器的设计,上位机软件设计等,详细讨论了轮式机器人实验平台的设计及开发过程。该平台能通过MPU6050六轴传感器和HMC5883电子罗盘实时获取姿态角和航向角;能实时地将采集到的视频流及传感器数据发送到上位机客户端,同时接收并处理来自客户端的控制指令,进行运动控制、避障处理等。实验结果表明,该轮式机器人实验平台与PC之间数据及指令传输流畅稳定,造价低廉,功能丰富,模块化程度高,能满足开展机器视觉与导航等领域研究的要求。

风力摆智能控制系统设计

本系统设计是由姿态传感器采集模块、单片机控制模块、轴流风机模块、人机交互系统以及风力摆机械结构组成的闭环控制系统。MPU6050姿态传感器采集风力摆姿态角,由单片机处理姿态角数据后通过参数自适应PID算法调节直流风机以控制风力摆。

老人跌倒姿态实时识别系统设计

为了实时检测老人跌倒姿态,设计了一种基于石墨烯/橡胶传感器与MPU6050的老人跌倒姿态实时识别系统,系统以MSP430F149单片机为核心,分别采集石墨烯/橡胶传感器与MPU6050的输出信号,并且通过跌倒监测算法判断是否出现跌倒。当监测到跌倒信息或者报警信息时,系统报警,同时手机端将老人的位置信息连同跌倒姿态以短信的形式发送至预设手机上,实现与急救中心以及用户家人之间的信息交互,组成一个监测网络。实验结果表明:系统监测跌倒的准确率达95.84%,跌倒姿态的准确率达90.84%,能够实现对老人跌倒姿态的实时识别,区分了6种日常状态和6种跌倒姿态。