1）摔倒检测的原理
摔倒检测是利用MPU-6050所测量的数据来分析盲人的姿态，从而判定盲人是否摔倒。MPU-6050能够传回加速度传感器数据、陀螺仪数据，不过这些原始数据用处不大，我们期望得到的是姿态数据，也就是欧拉角：航向角（Yaw）、横滚角（Roll）和俯仰角（Pitch）。有了这3个角，就可以得到当前系统设备的姿态（也就是盲人的姿态），这才是我们想要的结果。要得到欧拉角数据，就得利用我们的原始数据，进行姿态融合解算，这个比较复杂，所以借鉴了已有的算法程序。比较令人高兴的是，MPU-6050自带了数字运动处理器（DMP）。结合MPU-6050的嵌入式运动驱动库，可以将原始数据直接转换成四元数输出。在到四元数数据之后，就可以很方便计算出欧拉角，从而得到Yaw、Roll和Pitch。利用这3个角度数据，就可以对盲人的摔倒进行检测。
在这3个角度中，俯仰角（Pitch）的精度为0.1°，其范围是-90.0°～90.0°；横滚角（Roll）的精度是0.1°，其范围是-180.0°～180.0°；航向角（Yaw）的精度是0.1°，其范围是-180.0°～180.0°。导盲系统大部分的传感器以及模块都会集成为一条腰带模式，MPU-6050也不例外。通过分析人体摔倒后与摔倒前的变化，发现如果人体摔倒，4个方向必定会有变化，也就是前、后、左、右这4个方向。MPU-6050是水平安置，也就是说，盲人如果摔倒，俯仰角和横滚角的角度必定至少有一个会异常，所以通过这两个欧拉角便可以判断盲人是否摔倒。
2）摔倒检测的STM32实现
经过摔倒检测的原理解析，我们的目的就很明确了，主要就是利用MPU-6050的原始数据，计算出欧拉角，然后判断欧拉角的角度变化，从而判定盲人是否摔倒，使用MPU-6050的DMP输出的4元数是q30格式的，也就是浮点数放大了2的30次方倍。在换算成欧拉角之前，必须先将其转换为浮点数，也就是除以2的30次方，然后再进行计算，其C语言的计算公式如式（6-2）—式（6-5）所示。
其中quat[0]—quat[3]是MPU-6050的DMP解算后的四元数，q30格式，所以要除以一个2的30次方，其中q30是一个常量：1073741824，即2的30次方，然后带入公式，计算出欧拉角。上述计算公式的57.3是弧度转换为角度，即180/π，这样得到的结果就是以度（°）为单位的。如图6-24所示为摔倒检测程序流程图。
(www.xing528.com)
图6-24 摔倒检测程序流程图
摔倒检测所用的模块MPU-6050主要是通过I2C进行数据通信，通过模块自带的数字运动处理器（DMP）进行数据处理。InvenSense提供的MPU-6050运动驱动库是基于MSP430的，我们需要将其移植一下，才可以用到STM32F1上面，官方DMP驱动库移植起来，还是比较简单的。欧拉角的C语言计算公式见式（6-6）—式（6-8）。
如图6-25和图6-26所示为基于MPU-6050摔倒检测主函数程序截图与欧拉角计算函数程序截图。
图6-25 摔倒检测主函数程序截图
图6-26 欧拉角计算函数程序截图
免责声明：以上内容源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。
