老年智能手环的设计与实现

老年智能手环的设计与实现

辛光辉  陈晓宇

山东协和学院  山东 济南250107

摘要：本文设计了一个能够自主管理老年人健康的智能手环系统，系统以智能手环为研究对象，整个系统包含STM32F103C8T6单片机的最小系统、MAX30102心率血氧传感器、MQ2烟雾传感器、DS18B20体温传感器、SIM900A GSM模块、ADXL345角度传感器、GPS模块、电源控制电路、按键电路、LCD1602显示模块、WIFI无线通信电路、蜂鸣器报警电路模块、程序读写接口等模块。

经过设计，系统可以对老年人的身体数据等进行实时监控，并以可视化的形式展示出来，并将信息通过WIFI模块发送到手机APP中，以便用户查看。当指标超标时，会进行蜂鸣器报警并短信报警，达到自动监测的功能。软件部分采用C语言编写程序，在Keil集成开发环境下面完成对各个模块子程序的编写，然后根据功能进行软件硬件联合调试。

关键词：老年智能手环系统；传感器；WIFI无线通信

一、引言

据最新的第七次全国人口普查数据表明，中国的人口老龄化问题正在迅速恶化。近十年来，“老年人口”的年龄段人数从2010年的13.26%急剧攀升至2020年的18.7%，十年间增幅高达5.4个百分点，这一数字远远超过2000年至2010年间的2.9，1990年至2000年间的1.8，这说明中国当代的人口老龄化正在加快发展，而且老龄化的程度也正在不断加深[7]。每年65岁及以上的老年人跌倒的概率高达30%[9]，这已经成为我国老年人伤亡的主要原因。随着年龄的增长，这一比例会急剧攀升，使得老年人更容易受到伤害[10]。

目前在市场上畅销的智能手环多是适合年轻人的运动手环，而专注老年人的智能手环，除了基础的通话和定位功能，还需加入血氧、体温、心率等监测，尤其是跌倒监测以及健康不在正常范围内的报警功能。

老年智能手环系统主要的设计内容如下：

液晶显示器和手机APP可以实时显示老人的心率、血氧和体温等信息。老人心率、血氧、体温过高，检测到烟雾，蜂鸣器会报警并立刻发短信报警，短信附带老人实时心率、血氧、体温等信息。老人跌倒时间超过10s，蜂鸣器、短信报警，短信报警附有老人所在经纬度。

二、系统设计

老年智能手环系统以单片机STM32F103C8T6为的核心电路，因此本设计采用了模块化的设计方案。每个模块都由单片机的最小组成部分，包括开关电源模块、按键模块、LCD1602显示模块、GSM模块、ADXL345角度传感器模块、GPS模块、心率血氧传感器模块、MQ2烟雾传感器模块、DS18B20体温传感器模块和WIFI无线通信模块组成。老年智能手环系统由晶振复位集成电路，键盘控制模块电路、电源电路，液晶显示集成电路、心率血氧传感器电路、监督传感器电路、烟雾传感器电路、温度传感器电路、WIFI无线通信电路以及蜂鸣器报警电路等构成了一个完成的监测体系，使用Keil编程控制单片机。

三、系统调试与分析

为了确保产品电路能够正常运行，达到的设计要求，需要对各个部件和电路进行动态调试，以发现和排除用户系统硬件中存在的故障和连接逻辑错误。

（一） 实物调试

检查液晶显示屏是否能够正常工作，并查看它是否能够正常显示文字。如果无法显示文字，则需要检查电路焊接是否存在问题，并进行排除。

通过测试，可以确定传感器是否能够准确地收集使用者的心率、血氧、温度和烟雾浓度值；当实际指标超出预设的范围时，系统将会发出警报，并通过GSM模块发送短信提醒用户。

在测试WIFI无线通信时，应该检查手机APP是否能够显示出所有的数据。

（二）软件调试

通过对汇编语言程序的重新编译，可以有效地消除其内部的结构缺陷，实现对程序的有效调试。

（三）功能测试

显示功能调试：通过LCD1602显示检测的各项数据。T表示温度值，H表示心率值，S表示血氧浓度，M表示烟雾浓度值，GPS表示已经连接到卫星的GPS信号，C表示当前处于撤防状态，B表示当前处于布防状态。

具体功能调试：通过手机APP进行具体的操作，分别测试体温、心率、血氧、烟雾浓度、GPS定位、摔倒检测等功能。测试的警报短信可以明确看到当前系统检测的体温、心率、血氧、经纬度等数据，其中“fall down”表示佩戴住处于跌倒状态。对测试的GPS等信息与百度地图拾取坐标系统进行对比，误差极小。

四、总结与展望

本设计基本实现了基于单片机的老年智能手环系统设计中的所有设计需求，能够实现监测被测者的心率，血氧，温度，烟雾的浓度，当被测者实际指标超出范围时通过蜂鸣器和短信来实现报警，系统可以将心率、温度、血氧、烟雾浓度在本地显示，也可以通过WI-FI传送手机APP以实现远程显示，通过手机APP可以查看数据。

参考文献

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作者简介：

1.辛光辉（1999.12-），男，物联网工程2021级。

2.通讯作者：陈晓宇（1993.10-），女，副教授，研究方向：时序数据预测。