[发明专利]一种基于多序贯概率比检验的跌倒检测方法及装置

权利要求书

1.一种基于多序贯概率比检验的跌倒检测方法，其特征在于，该方法用于检测用户在使用智能助行器时是否发生跌倒，包括以下步骤：

步骤1、上肢力信号通过已经辨识出来的导纳控制模型得到速度响应信号；

步骤2、下肢超声波传感器阵列解算出用户运动的实时坐标，进而得到位移量；

步骤3、通过卡尔曼滤波算法进行多传感器数据融合；

步骤4、融合后的数据进行基于多序贯概率比检验，判断用户是否发生跌倒；

所述步骤1上肢力信号通过上肢力传感器检测，上肢力传感器安装在助行器扶手上；

所述步骤2下肢超声波传感器阵列检测用户行走时双腿的运动状态，以用户双腿在地面投影的中点作为一次运动的参考点，可得到双腿在助行器X轴和Y轴方向的距离，从而可以计算出用户坐标得到用户的位移；

所述步骤4，多序贯概率比检验需要选取适当的原假设和备择假设，原假设设为H₀：θ＝θ₀，备择假设为H_i：θ＝θ_i(i＝1,2,…,n)，犯第一种错误发生的概率为α，犯第二种错误发生的概率为β，随机变量x_j服从正态分布N(μ,σ²)，则原假设和备择假设的概率密度函数可表示为：

其中，j是数据的采样序号，j＝1,2,…,n，μ则对应原假设和备择假设的θ，则第i个SPRT的似然比可表示为：

为方便计算，通常对λ_ij取对数运算，即决策函数为：

阈值A和B与α和β的关系为：

相应的，取对数之后阈值变为lnA和lnB，多序贯概率比检验的判定关系为：

2.如权利要求1所述的基于多序贯概率比检验的跌倒检测方法，其特征在于，所述步骤1基于两参数模型的系统辨识方法，得到所述导纳控制模型的惯量M和阻尼系数C，并通过实验测试，得到速度响应曲线。

3.如权利要求1所述的基于多序贯概率比检验的跌倒检测方法，其特征在于，所述下肢超声波传感器阵列检测的工作方式包括趴卧式使用工作方式和手推式使用工作方式。

4.如权利要求3所述的基于多序贯概率比检验的跌倒检测方法，其特征在于，所述下肢超声波传感器阵列趴卧式使用工作方式时驱动前端的超声波传感器。

5.如权利要求3所述的基于多序贯概率比检验的跌倒检测方法，其特征在于，所述下肢超声波传感器阵列手推式使用工作方式时驱动后端的超声波传感器。

6.如权利要求1所述的基于多序贯概率比检验的跌倒检测方法，其特征在于，所述步骤4总结出不同程度跌倒所对应的速度期望值作为备择假设。

7.一种使用了如权利要求1-6任一项所述的方法的基于多序贯概率比检验的跌倒检测装置，其特征在于，包括上肢力传感器和下肢超声波传感器阵列；所述上肢力传感器检测用户使用助行器时的意图，所述下肢超声波传感器阵列检测用户行走时双腿的运动状态，通过卡尔曼滤波算法进行多传感器数据融合，将融合后的数据进行基于多序贯概率比检验，判断用户是否发生跌倒。