3、融合智能标签与身体固定传感器助力残疾人生活

智能标签与传感器助力残疾人生活

融合智能标签与身体固定传感器助力残疾人生活

1 引言

社会对为残疾人及有医疗保健需求的人群提供充足、可及且经济实惠的社会服务有着迫切需求。为满足这些需求,相关研究聚焦于人类运动监测以预防跌倒,并结合射频识别(RFID)技术与文本转语音技术,旨在打造一个能帮助各类人群的辅助平台。

传统的通过人工视觉系统进行人体运动捕捉的方法,常基于单摄像头或多摄像头,可能会引起被辅助者的不适反应。因此,在辅助环境中,更倾向于使用侵入性较小的系统,如可穿戴计算设备的数据融合。一些针对特定疾病(如帕金森病)的解决方案,针对性较强,缺乏通用性。而本文提出的系统,主要目标用户为有视力障碍和/或行动困难的老年人。

2 场景示例

为展示系统的功能,下面介绍一个完整的场景:
- 下午4点,约翰需要服药,但他忘记了。基于标签的识别子系统检测到他未取走贴有药品标签的物品。可穿戴的个人数字助理(PDA)通过文本转语音技术发出提醒:“约翰,你必须服用放在厨房橱柜里的药,你吃了吗?如果你吃了,触摸PDA屏幕一次;如果没吃,触摸两次。”约翰触摸两次后前往厨房,服药后取消了提醒。
- 晚上7点,根据医生的处方,约翰需要进行一些锻炼以保持健康,但他还没做。提醒服务告知他当天运动量不足,建议他在晚餐前进行锻炼。
- 晚上9点30分,约翰正在洗澡,不幸摔倒并失去了意识。尽管他没有携带可穿戴的PDA和运动监测设备,但定位服务最后记录他的位置是浴室,因为他拿了贴有标签的洗发水。长时间内位置服务和标签元素都没有变化,系统检测到这是一个危险情况,通信服务会向通信服务器发送警报文本,服务器再将其作为短信发送给亲属或助手的手机。

3 技术介绍

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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