[0001] 本发明属于智能手杖技术领域，具体涉及一种基于云计算的多功能智能手杖及使用方法。

[0002] 老年人需要锻炼与出行，但是由于疾病的侵扰，体能的下降，“行路难”问题不可避免地成为困扰老人们的一个难题。调查显示，80％的老人不愿意在没有人搀扶的情况下独
自出门。

[0003] 中国专利文献CN110974641A记载了一种融合机器学习与物联网技术的盲人智能手杖系统，包括避障模块、求助模块、远程GPS定位模块、GPRS通信模块、云端服务器数据库、核心模块和微信小程序单元；本发明系统通过将九轴加速度计陀螺仪传感器采集的姿态数
据采用卡尔曼滤波算法进行姿态角度的计算，报警单元工作原理是将传感器采集的传感数
据输入到分类器之中，然后根据常态分类与实时的九轴加速度计陀螺仪传感器数据进行对
比分类，对姿态数据进行判断和分类，若分类不在常态分类之中，则判断为异常姿态则输出
报警信号，并将报警信息传输至微信小程序单元进行弹出显示用于提醒监护人，能够从根
本上解决盲人出行的安全以及家人对其的监护问题。

[0004] 上述手杖虽然能在一定程度上解决老年人较多的问题，但由于老年人这一特殊群体，日常外出时，除了可能出现摔倒等意外，其自身存在一些基础病，而现有技术中的手杖，
无法对老年人的身体进行有效地监测，因此，其在安全功能方面有待提升。

[0047] 下面详细描述本发明的实施例，实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描
述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

[0048] 在本发明的描述中，需要理解的是，术语“纵向”、“横向”、“竖向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对
本发明的限制。

[0049] 在本发明的描述中，除非另有规定和限定，需要说明的是，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是机械连接或电连接，也可以是两个元件内部的连通，可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据
具体情况理解上述术语的具体含义。

[0050] 如附图1～5所示，本实施例提供的一种基于云计算的多功能智能手杖，包括手杖本体1、定位模块、求救模块、防摔检测模块、双向通话模块、移动终端接入和监控模块、生理参数检测单元和语音识别模块。

[0051] 手杖本体1上设置有开关机键101、SOS键102、拨号/接听键103、定位键104、麦克风和扬声器。

[0052] 定位模块用于利用卫星定位功能，实时获取使用者的位置信息；该卫星定位功能可基于GPS和北斗等，本实施例优选基于GPS卫星定位功能。

[0053] 求救模块用于接收使用者的指令，根据指令将使用者的位置信息以短信的方式发送至预先设定的电话号码。

[0054] 防摔倒检测模块用于检测使用者是否发生摔倒，并在检测到使用者发生摔倒后，将使用者的位置信息以短信的方式发送至预先设定的电话号码。

[0055] 由于人体身体跌倒具有突发性、剧烈性和短暂性。在跌倒过程中，人身体倾斜导致角度发生变化，同时也伴随着身体加速度的变化。综合考虑老年人日常活动的频率低、强度
不高的特点，可以将加速度和角度的突然变化作为检测跌倒的重要量化标志。人体在静止
时只在垂直方向受到重力加速度的作用，当身体发生剧烈跌倒时，可以采集到不同坐标轴
方向的加速度。基于此防摔检测模块还用于实时检测人体受到的重力加速度，得到人体x、
y、z轴的加速度ax、ay、az并根据预设时间窗口(本实施例为每间隔10s)对加速度ax、ay、az进行五点多次平滑平均处理，将五点多次平滑平均后的加速度ax、ay、az通过以下公式：

[0056]

[0057] 计算得到加速度幅度值，根据加速度幅度值判定用户是否摔倒。

[0058] 对加速度幅度值进行计算，当身体处于行走或其他非剧烈运动状态下，计算出来的SVM序列比较平缓而且离散程度小；如果发生了跌倒事件，SVM会发生剧烈的变化。

[0059] 在跌倒时人体角度会在x、y轴发生变化，因此引入角度变化ω来反映跌倒过程中角度变化的范围。ω的值越大，表示身体角度变化范围越大，因此角度可作为跌倒判断的一
个参量，其定义为：

[0060]

[0061] 日常生活中，人的活动频率一般不会超过20Hz，在不引入脏数据的前提下，为了更精确地处理采样数据，设置采集的频率为30Hz。通过实验分析得知：人体在正常活动时每个
方向的加速度不会超过1.5g。而SVM的值主要是受Z轴(垂直方向)加速度数值的影响最大，
其大小也不会超过1.5g。

[0062] 当发生跌倒时，人体相对地面的高度会急速变化，该过程中人体受到的加速度也会发生变化。通过SVM值可量化这种变化并反映姿态的变化。为了减少数据采取过程中脏数
据的影响，算法对时间窗口T内的x、y、z、3个方向的轴向加速度数据进行五点多次平滑。研
究表明，人体跌落时间为0.3～0.4s，所以时间窗口T约为10个采样点的时间。针对老年人活
动频率低、强度不高的现实情况，结合试验采集数据SVM的阈值设置为1.5g。

[0063] 双向通话模块包括拨号和接听键，双向通话模块用于依次拨打预先设定的电话号码，并在一次拨打未拨通的情况下进行循环拨号，至到拨通为止；如果有电话打入，通过按
拨号/接听键103可以接听打入的电话。

[0064] 移动终端接入和监控模块用于与手机和电脑进行通信连接，并接收手机和电脑的操作控制信号，通过手机和电脑上的微信小程序检测盒操控手杖。

[0065] 生理参数检测单元设置于手杖的握持处设置，生理参数检测单元用于对使用者的生理参数进行实时监测，并将监测数据上传至云服务器进行分析，并接受服务器返回的分
析结果，分析结果通过移动终端接入和监控模块发送至移动终端，通过移动终端可以实时
查看分析检测结果。

[0066] 生理参数检测单元为双核系统，采用CC2530和STM32组成节点控制核心，采用MPU6050六轴运动传感器、MAX30102心率血压传感器以及GY‑MCU90615低功耗红外温度传感
器完成对于监护个体握柄和拇指触摸处运动信息、心率、血压以及体表温度的采集工作。
MAX30102传感器继承了脉搏血氧和心率检测功能，采用红光与红外光反射信号检测心率血
压。内部逻辑电平为1.8V，供电电源为5V，大量用于可穿戴设备，一般佩戴于手指，耳垂，手
腕处。MAX30102传感器心率采集精度为±5bpm(静态)，±10bpm(动态)，分辨率为1bpm，采样
率为100HZ。在本系统中，MAX30102采用USART与STM32，在中断函数中，将采集到的数据存入
数组对应位置。

[0067] GY‑MCU90615低功耗红外温度传感器，工作电压为3‑5V，IO口兼容TTL电平，通过USART与MCU通信，典型波特率为9600，115200，缺省波特率为115200，测量目标温度范围为‑
40℃～115℃，测量精度为0.5℃，分辨率为0.02℃，响应频率10HZ。该传感器与STM32中的
USART相连，通过给出返回数据指令控制传感器，传感器数据格式为9BYTE数据包，其中4,5,
6,7字节为数据字节。

[0068] 语音识别模块用于接受并识别使用者的语音内容，并将语音内容转换为相应的指令；具体功能如下：

[0069] (1)通过语义“XXX(唤醒词)，我要定位”，用于启动手杖的定位功能，定位成功后会通过语音方式播报当前的位置；

[0070] (2)通过语义“XXX(唤醒词)，我要通话”，用于启动手杖的双向语音通话功能，启动后会自动拨通预先设定的电话；

[0071] (3)通过语义“XXX(唤醒词)，紧急呼救”，用于启动手杖的SOS报警功能，启动后会自动向预先设定的电话号码发送呼救短信；

[0072] (4)通过语义“XXX(唤醒词)，我要回家”，用于启动手杖的智能引导回家功能，启动后会自动进行导航并通过语音引导老人回家。

[0073] 通过上述定位模块、求救模块、防摔检测模块、双向通话模块、移动终端接入和监控模块、生理参数检测单元和语音识别模块组成手杖系统架构内的智能终端，此外还包括
云服务器，云服务器由服务器集群组成，且服务器集群上搭建有Hadoop+Spark大数据分析
系统，该系统用于对采集的数据进行分析处理，并结合手机和计算机的移动终端组合成“智
能终端+云服务器+移动终端”的系统架构。

[0074] 如附图5～9所示，本实施例提供的一种基于云计算的多功能智能手杖使用方法，适用于上述基于云计算的多功能智能手杖，包括如下步骤：

[0075] S1：基于云计算的多功能智能手杖包括空闲模式和监控模式，启动基于云计算的多功能智能手杖默认为空闲模式，通过长按定位键104三秒以上完成空闲模式和监控模式
的切换；空闲模式不进行定位、摔倒和生理参数检测，监控模式进行定位、摔倒和生理参数
检测。

[0076] 在监控模式下，每60秒向云服务器发送一次位置数据包，若处于静止状态，则发送一次位置数据包后停止发送，直到检测到运动后继续60秒发送一次；当检测到摔倒状态，会
立即向预先设定的电话发送求救短信。

[0077] S2：基于云计算的多功能智能手杖执行的系统任务分为五个包括：主任务、按键处理任务、摔倒检测任务、生理参数检测任务及电话处理任务；基于云计算的多功能智能手杖
启动后首先调度执行主任务，其它四个任务是在有相应事件消息后被调度，任务执行完后
又处于挂起状态。

[0078] S3：基于云计算的多功能智能手杖开机后，调度主任务执行并进入空闲模式，主任务循环等待按键消息的产生，如果有按键消息产生，则调用相应按键的处理函数；如果没有
按键消息产生，主任务进入挂起状态。

[0079] 其它四个任务平时处于挂起状态，分别等待相应事件消息的到来，具体处理功能如下：

[0080] S301：按键处理任务负责识别按键类型并生成按键消息发送给主任务，当检测到按键中断发送的按键消息后，按键处理任务被唤醒执行，然后将按键消息转发给主任务处
理；

[0081] S302：摔倒检测任务负责进行人体姿态检测，当检测到摔倒状态时，通过分析算法判断是否为真实的摔倒事件，如果是立即向指定号码发送报警消息，否则结束任务；

[0082] S303：生理参数检测任务负责处理心率、血压、血氧、体温等传感器数据的采集、处理，对数据进行接收并保存到NVRAM指定区域；

[0083] S304：电话处理任务负责监控电话的接入，当检测到电话拨入消息事件后，电话拨入处理任务被唤醒执行，然后将电话拨入消息转发给主任务处理。

[0084] 在本说明书的描述中，参考术语“优选的实施方式”、“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述
术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料
或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

[0085] 尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本
发明的范围由权利要求及其等同物限定。