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一种基于自动追踪的 机器人系统

阅读：916发布：2020-05-11

专利汇可以提供一种基于自动追踪的机器人系统专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明公开了一种基于自动追踪的机器人系统，涉及人工智能技术领域，包括服务器、智能语音模块、人脸识别模块、跌倒检测模块、自动报警模块、自动跟随模块、手机终端；服务器分别链接智能语音模块、人脸识别模块、跌倒检测模块、自动报警模块、自动跟随模块。本发明具有语音聊天、跌倒检测并发送短信和自动报警，自动跟随及互动娱乐的功能，有助于减轻老年人心理孤寂的负面情绪，缓解护理人员短缺造成的社会压力。，下面是一种基于自动追踪的机器人系统专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种基于自动追踪的机器人系统，其特征在于，包括服务器、智能语音模块、人脸识别模块、跌倒检测模块、自动报警模块、自动跟随模块、手机终端；
所述服务器为树莓派和微控制器，用于对系统运行进行实时调控；
所述智能语音模块，用于对采集到的声音通过语音识别芯片形成参考数据库，作出相应的动作；
所述人脸识别模块，用于对可见光图像的人脸识别通过检测程序和摄像头进行识别；
所述跌倒检测模块，用于对跌倒检测器的测量值进行摔倒检测算法检测，判断目标物的身姿状态；
所述自动报警模块，用于对自动追踪物体的周围信息异常启动自动报警功能；
所述自动跟随模块，用于对目标物距离和像素信息作出判断，进行实时跟随；
所述手机终端，用于对通过手机端进行实时联系和查看情况；
服务器分别链接智能语音模块、人脸识别模块、跌倒检测模块、自动报警模块、自动跟随模块。
2.根据权利要求1所述的基于自动追踪的机器人系统，其特征在于，所述智能语言模块，通过接收语言命令，触发机器的语言识别程序，进行语言分析评估，并结合失真测试和语言模型参考数据库进行语言判断，然后将反馈命令给主控制器，再将执行对应的命令发送到各个模块功能。
3.根据权利要求1所述的基于自动追踪的机器人系统，其特征在于，所述跌倒检测模块包括可穿戴式的跌倒检测终端，GSM传输和监测中心，可穿戴式的跌倒检测终端包括加速度传感器、单片机和GSM模块组成，所述加速度传感器为一个三轴运动处理传感器芯片，集成有三轴陀螺仪，三轴加速度计；所述单片机，用于能够快速地处理加速度传感器采集的数据；所述GSM模块，用于将报警短信通过无线传输方式发送到绑定的亲人手机中。
4.根据权利要求1所述的基于自动追踪的机器人系统，其特征在于，所述自动跟随模块包括距离控制和方向和速度调控，所述距离控制包括DSP控制器和AVR控制器，所述DSP控制器连接有无线收发模块、超声波接收模块和电机驱动模块，所述AVR控制器连接有无线收发模块和超声波发射模块，用于发送超声波信号，并通过三边定位算法确定移动目标的位置，控制电机向目标方向移动，DSP控制器和AVR控制器连接有键盘及显示和电源模块，用于提供操作显示和驱动电源；所述方向速度调控内设有控制器，所述控制器连接有晶振电路、复位电路、视觉传感器、电机驱动模块、蜂鸣器，所述晶振电路和复位电路对控制器调节稳定控制，所述视觉传感器对采集目标物信息分析，利用电机驱动模块控制左右两组电机，调控距离控制时电机的方向和速度，蜂鸣器对运行过程进行声音表现。
5.根据权利要求1所述的基于自动追踪的机器人系统，其特征在于，所述自动报警模块还设置有传感器，所述传感器通过主程序初始化对信息采集进行处理后，如果信息符合报警，通过调用无限发射子程序和中端计时器清零，发送到无线发送标志中进行判断，信息不符合报警，直接发送到无线发送标志中进行判断，如果无线发送标志判断通过，则关闭看门狗电路，调用休眠程序，不通过，则返回继续信息采集。
6.根据权利要求1所述的基于自动追踪的机器人系统的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：先通过将麦克风采集到的声音，经过语言训练和识别，输出最终语言识别结果，形成标准的语言模型参考数据库，经预设命令开始执行后，该系统进行监听状态，等待接收正式的语音命令，这些正式的语音命令触发机器宠物的语音识别程序，反馈命令信号给该机器宠物的服务器，此时服务器执行对应的命令，控制具体电机、舵机和其他模块功能，实现语音控制该机器宠物；
S2：在语音控制同时，自动跟随模块中通过DSP控制器和AVR控制器中得无线收发模块寻找信号，同时超声波接收器开始计时，如果移动目标接收到无线寻找信号，则立即发送超声波信号，并通过三角超声波接收器陆续收到超声波信号，通过每个超声波模块接收到的时间，通过三边定位算法计算出移动目标到三个超声波接收点的距离，如果计算出来的距离大于设定距离，则控制电机向目标方向移动，如果计算出来的距离小于设定距离，则控制电机停止；
S3：同时在控制电机运行过程中，通过晶振电路和复位电路对控制器进行调控，采用视觉传感器模块采集目标物的像素信息，包括大小，中心位置的X、Y坐标，目标物的长度、宽度和其他信息进行分析，然后利用电机驱动模块控制电机的前进、后退、左转、右转、加速、减速控制；
S4：在自动跟随的过程中，通过可穿戴式的跌倒检测终端中的传感器可以实时检测人体的三轴加速度和三轴角度的变化，这些人体特征的变化是用来判断是否有跌倒发生，单片机能够快速地处理传感器采集的数据，然后利用跌倒检测器的测量值，通过跌倒检测算法判断出佩戴者的身体姿态，并当跌倒检测模块检测到跌倒时，自动报警模块由GSM模块发送报警短信到绑定的亲人手机中求救，手机能够完成自动对用户所在地进行定位同时发送位置信息给接受方，向他发送的是跌倒的地点的地理定位的信息；
S5：由GSM模块发送报警短信时采用无限通信模块进行通信，利用AIDL技术完成标准数据的解析，并采用相应的标准对测量数据作出评判，对跌倒检测进行实时发送和报警。
7.根据权利要求6所述的基于自动追踪的机器人系统的方法，其特征在于，所述步骤S1中可以先通过摄像头对人脸检测定位，然后通过Python程序对定位后的人脸预处理和特征提取，最后将数据传入服务器实现反馈，发出特定的问候和系统控制。
8.根据权利要求6所述的基于自动追踪的机器人系统的方法，其特征在于，所述步骤S4中自动报警模块还设置有传感器，所述传感器通过主程序初始化对信息采集进行处理后，如果信息符合报警，通过调用无限发射子程序和中端计时器清零，发送到无线发送标志中进行判断，信息不符合报警，直接发送到无线发送标志中进行判断，如果无线发送标志判断通过，则关闭看门狗电路，调用休眠程序，不通过，则返回继续信息采集，实时监控目标物周围情况，进行实时报警。
9.根据权利要求6所述的基于自动追踪的机器人系统的方法，其特征在于，所述步骤S4中跌倒计算法增加对角速度的计算，通过采用首先判断加速度阈值，接着判断角速度阈值，进而对角速度取向量模积分并进行线性拟合从而比较特征量的方式进行检测，判断出佩戴者的身体姿态。

说明书全文

一种基于自动追踪的机器人系统

技术领域

[0001] 本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于自动追踪的机器人系统。

背景技术

[0002] 目前，我国人口老龄化进程的不断加快，人均期望寿命的延长，到2015年，我国超过60岁的老年人口约有2.16亿，约占总人口的16.7%，年均净增老年人口800多万，超过新增人口数量。他们对生活质量的整体认知影响其情绪体验、目标定位和行为取向，空巢使得一部分老人的生活满意度及主观幸福感显著降低。老人是一个特殊的群体，由于身体健康受到慢性疾病的严重威胁，加上子女忙于工作,不在身边，缺乏日常生活照料和情感上的慰藉，从而使老人生活产生了很多问题。

[0003] 目前市面上存在的家庭陪伴式机器人的功能单一，尚且不够完善，而且很多产品侧重点不同，有的偏语音交互功能，有的则更看重视屏通话与检测体验，同时，没有孩子在身边照顾，结合大数据分析结果，跌倒是目前给老年人健康造成伤害的最主要的原因，很多内在或外在的因素都可能导致老人跌倒。老年人本身是一个弱势群体，由于身体长期受到慢性疾病的影响，再加上年龄增大，行动力差，认知能力不强，容易发生跌倒。而如果发生跌倒了，不能及时被发现，将可能导致无法挽回的后果。

发明内容

[0004] 本发明针对上述问题，提供一种基于自动追踪的机器人系统，包括服务器、智能语音模块、人脸识别模块、跌倒检测模块、自动报警模块、自动跟随模块、手机终端；所述服务器为树莓派和ARM系列STM32微控制器微控制器，用于对系统运行进行实时调控；
所述智能语音模块，用于对采集到的声音通过语音识别芯片形成参考数据库；
所述人脸识别模块，用于对可见光图像的人脸识别通过检测程序和摄像头进行识别；
所述跌倒检测模块，用于对跌倒检测器的测量值进行摔倒检测算法检测，判断目标物的身姿状态；
所述自动报警模块，用于对自动追踪物体的周围信息异常启动自动报警功能；
所述自动跟随模块，用于对目标物距离和像素信息作出判断，进行实时跟随；
所述手机终端，用于对通过手机端进行实时联系和查看情况；
服务器分别链接智能语音模块、人脸识别模块、跌倒检测模块、自动报警模块、自动跟随模块。

[0005] 进一步地，所述智能语言模块，通过接收语言命令，触发机器的语言识别程序，进行语言分析评估，并结合失真测试和语言模型参考数据库进行语言判断，然后将反馈命令给主控制器，再将执行对应的命令发送到各个模块功能。

[0006] 更进一步地，所述跌倒检测模块包括可穿戴式的跌倒检测终端，GSM传输和监测中心，可穿戴式的跌倒检测终端包括ADSL345加速度传感器、Arduino单片机和GSM模块组成，所述ADSL345加速度传感器为一个三轴运动处理传感器芯片，集成有三轴MEMS陀螺仪，三轴MEMS加速度计；所述Arduino单片机，用于能够快速地处理ADSL345加速度传感器采集的数据；所述GSM模块，用于将报警短信通过2.4G无线传输方式发送到绑定的亲人手机中。

[0007] 更进一步地，所述自动跟随模块包括距离控制和方向和速度调控，所述距离控制包括DSP控制器和AVR控制器，所述DSP控制器连接有无线收发模块、超声波接收模块和电机驱动模块，所述AVR控制器连接有无线收发模块和超声波发射模块，用于发送超声波信号，并通过三边定位算法确定移动目标的位置，控制电机向目标方向移动，DSP控制器和AVR控制器连接有键盘及显示和电源模块，用于提供操作显示和驱动电源；所述方向速度调控内设有Arduino UNO R3 控制器，所述Arduino UNO R3 控制器连接有晶振电路、复位电路、视觉传感器、L298N电机驱动模块、蜂鸣器，所述晶振电路和复位电路对控制器调节稳定控制，所述视觉传感器对采集目标物信息分析，利用L298N电机驱动模块控制左右两组电机，调控距离控制时电机的方向和速度，蜂鸣器对运行过程进行声音表现。

[0008] 更进一步地，所述自动报警模块还设置有传感器，所述传感器通过主程序初始化对信息采集进行处理后，如果信息符合报警，通过调用无限发射子程序和中端计时器清零，发送到无线发送标志中进行判断，信息不符合报警，直接发送到无线发送标志中进行判断，如果无线发送标志判断通过，则关闭看门狗电路，调用休眠程序，不通过，则返回继续信息采集。

[0009] 基于自动追踪的机器人系统的方法，包括以下步骤：S1：先通过将麦克风采集到的声音，经过语言训练和识别，输出最终语言识别结果，形成标准的语言模型参考数据库，经预设命令开始执行后，该系统进行监听状态，等待接收正式的语音命令，这些正式的语音命令触发机器宠物的语音识别程序，反馈命令信号给该机器宠物的主控制器，此时主控制器执行对应的命令，控制具体电机、舵机和其他模块功能，实现语音控制该机器宠物；
S2：在语音控制同时，自动跟随模块中通过DSP控制器和AVR控制器中得无线收发模块寻找信号，同时超声波接收器开始计时，如果移动目标接收到无线寻找信号，则立即发送超声波信号，并通过三角超声波接收器陆续收到超声波信号，通过每个超声波模块接收到的时间，通过三边定位算法计算出移动目标到三个超声波接收点的距离，如果计算出来的距离大于设定距离，则控制电机向目标方向移动，如果计算出来的距离小于设定距离，则控制电机停止；
S3：同时在控制电机运行过程中，通过晶振电路和复位电路对Arduino UNO R3控制器进行调控，采用视觉传感器模块采集目标物的像素信息，包括大小，中心位置的X、Y坐标，目标物的长度、宽度的信息进行分析，然后利用L298N电机驱动模块控制电机的前进、后退、左转、右转、加速、减速控制；
S4：在自动跟随的过程中，通过可穿戴式的跌倒检测终端中的ADSL345传感器可以实时检测人体的三轴加速度和三轴角度的变化，这些人体特征的变化是用来判断是否有跌倒发生，Arduino单片机能够快速地处理 ADSL345 传感器采集的数据，然后利用跌倒检测器的测量值，通过跌倒检测算法判断出佩戴者的身体姿态，并当跌倒检测模块检测到跌倒时，自动报警模块由GSM模块发送报警短信到绑定的亲人手机中求救，手机能够完成自动对用户所在地进行定位同时发送位置信息给接受方，向他发送的是跌倒的地点的地理定位的信息；
S5：由GSM模块发送报警短信时采用2.4G无限通信模块进行通信，利用AIDL技术完成标准数据的解析，并采用相应的标准对测量数据作出评判，对跌倒检测进行实时发送和报警。

[0010] 更进一步地，所述步骤S1中可以先通过摄像头对人脸检测定位，然后通过Python程序对定位后的人脸预处理和特征提取，最后将数据传入树莓派实现反馈，发出特定的问候和系统控制，步骤如下：对人脸检测定位：进行肤色对比，确定脸部尺寸；
对定位后的人脸预处理：为了方便提取人脸特征值，进行降噪处理，将尺度统一化，灰度归一化与均衡化；
特征提取：根据面部特征的提取结果与待测人脸进行比较，一定误差内的比较结果视为识别成功；
最后由摄像头将数据传入树莓派，由树莓派实现反馈。

[0011] 更进一步地，所述步骤S4中自动报警模块还设置有传感器，所述传感器通过主程序初始化对信息采集进行处理后，如果信息符合报警，通过调用无限发射子程序和中端计时器清零，发送到无线发送标志中进行判断，信息不符合报警，直接发送到无线发送标志中进行判断，如果无线发送标志判断通过，则关闭看门狗电路，调用休眠程序，不通过，则返回继续信息采集，实时监控目标物周围情况，进行实时报警。

[0012] 更进一步地，所述步骤S4中的跌倒计算法增加对角速度的计算，通过采用首先判断加速度阈值，接着判断角速度阈值，进而对角速度取向量模积分并进行线性拟合从而比较特征量的方式进行检测，判断出佩戴者的身体姿态。

[0013] 更进一步地，所述S3中的视觉传感器为Pixy视觉传感器，所述Pixy与Arduino之间的通讯程序中包含 SPI 和 Pixy 的头文件：#include #include 并且在 setup()和 loop()函数外面创建一个全局的 Pixy 实例变量：Pixy pixy;还需要在执行代码中调用一个函数：getBlocks()，这个函数将返回 Pixy 所识别的物体信息，然后就可以通过 pixy.blocks[]的数组得到每个识别到的物体数据，每个数组成员对应一个被识别的物体；这种视觉传感器可以一次性追踪七种不同的颜色签名，如果使用颜色组合的办法，该数字可以进一步扩大，该系统可以一次性标绘和报道多个物体的信息，这些信息包含下列元素：pixy.blocks[i].signature：被识别物体的标记编号；
pixy.blocks[i].x：被识别物体中心位置在 x 方向的坐标；
pixy.blocks[i].y：被识别物体中心位置在 y 方向的坐标；
pixy.blocks[i].width：被识别物体的宽度（1～320）；
pixy.blocks[i].height：被识别物体的高度（1～200）；
pixy.blocks[i].print()：一个成员函数用来打印被识别物体的信息到串口上。

[0014] 本发明的优点：基于树莓派和Arduino对整套系统进行智能控制，组件传感器网络用来实时反馈并分析各类参数，实现宠物的自动跟随功能，操作性强，省心省力，同时，该宠物可以检测老人摔倒并及时发送定位信息和救助信息到子女的手机，并启动自动报警功能，实现精准的定位，以便老人能够及时救助，采用自动跟随技术和避障、巡线技术，实时跟随老人，自动跟随功能很好的伴随了宠物狗的角色，最终产品以宠物狗呈现，小巧玲珑，美观可爱，同时增设了智能语音对话功能，以及语音控制，使该宠物类人化，本方案中所用的各类控制器均为市售的，故此，在方案中不对各类控制器的结构进行描述。

[0015] 除了上面所描述的目的、特征和优点之外，本发明还有其它的目的、特征和优点。下面将参照图，对本发明作进一步详细的说明。
附图说明

[0016] 构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。

[0017] 图1是本发明的系统框架图；图2是本发明的语言识别过程框架图；
图3是本发明的语音控制原理图；
图4是本发明的人脸识别过程框架图；
图5是本发明的自动跟随整体框架图；
图6是本发明的自动报警流程框架图；
图7是本发明的跌倒检测原理框架图；
图8是本发明的跌倒检测过程框架图；
图9是本发明的自动跟随功能结构框架图。

具体实施方式

[0018] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

[0019] 参考图1至图9，如图1至图9所示，一种基于自动追踪的机器人系统，包括服务器、智能语音模块、人脸识别模块、跌倒检测模块、自动报警模块、自动跟随模块、手机终端；服务器为树莓派和ARM系列STM32微控制器微控制器，用于对系统运行进行实时调控；
智能语音模块，用于对采集到的声音通过语音识别芯片形成参考数据库；
人脸识别模块，用于对可见光图像的人脸识别通过检测程序和摄像头进行识别；
跌倒检测模块，用于对跌倒检测器的测量值进行摔倒检测算法检测，判断目标物的身姿状态；
自动报警模块，用于对自动追踪物体的周围信息异常启动自动报警功能；
自动跟随模块，用于对目标物距离和像素信息作出判断，进行实时跟随；
手机终端，用于对通过手机端进行实时联系和查看情况；
服务器分别链接智能语音模块、人脸识别模块、跌倒检测模块、自动报警模块、自动跟随模块。

[0020] 智能语言模块，主要依赖于，分为训练阶段和识别阶段，都需要都对输入的语音信号数据进行分析处理和特征提取，训练阶段的工作室根据用户开始传输若干次训练的语音信号数据，经过合理有效地分析处理和特征提取后，得到特征语音参数，处理、提取特征语音参数来建模，形成标准的语音模块，最终达到建立训练语音的参考模板，识别阶段的工作主要是把传输语音信号的特定语音参数通过进行语言分析评估和失真测试，与参考模板中的模型参考比较，然后将相似性度最高的输入特征矢量，输出为最终语音识别结果，实现语音的识别，LD3320语言识别芯片，会把训练识别后的语音语音信号数据，采用并行传输的方式运输到主控制器单片机上，主控制器单片机进行对应操作，在其串行或并行端口上发送规定的语音命令数据，结合专家知识库对反馈命令判断，再将执行对应的命令发送到各个模块功能，实现语音控制；通过手机APP端和语言控制两种模式方便用户体验，可操作性强，可以实时和宠物进行对话交流，比如给老人播放最喜欢听的歌，查询天气，今天有什么有趣的事，智能查询，自动推荐。

[0021] 跌倒检测模块在进行检测过程中，依次通过研究跌倒的机理、收集惯性数据样本、特征提取特征根选择、训练分类器、跌倒检测算法实现，最后到整个系统的实现，跌倒检测模块包括可穿戴式的跌倒检测终端，GSM传输和监测中心，可穿戴式的跌倒检测终端包括ADSL345加速度传感器、Arduino单片机和GSM模块组成，ADSL345加速度传感器为一个三轴运动处理传感器芯片，集成有三轴MEMS陀螺仪，三轴MEMS加速度计，利用跌倒检测器的测量值，判断出佩戴者的身体姿态，当出现跌倒动作时，能够及时报警，并在报警的时候，手机能够完成自动对用户所在地进行定位同时发送位置信息给接受方，向他发送的是跌倒的地点的地理定位的信息，这样做可以有效保证对用户的救助能够及时的到达；Arduino单片机，用于能够快速地处理ADSL345加速度传感器采集的数据；GSM模块，用于当用户发生了在某一地点发生跌倒的时候，跌倒检测器就能够将报警信息通过2.4G无线传输的方式把信息传输到已经通过2.4G进行连接的智能手机。

[0022] 自动跟随模块包括距离控制和方向和速度调控，距离控制包括DSP控制器和AVR控制器，DSP控制器连接有无线收发模块、超声波接收模块和电机驱动模块，AVR控制器连接有无线收发模块和超声波发射模块，用于发送超声波信号，并通过三边定位算法确定移动目标的位置，如果计算出来的距离大于设定距离，则控制电机向目标方向移动，如果计算出来的距离小于设定距离，则控制电机停止，控制电机向目标方向移动；DSP控制器和AVR控制器连接有键盘及显示和电源模块，用于提供操作显示和驱动电源；方向速度调控内设有Arduino UNO R3控制器，Arduino UNO R3控制器连接有晶振电路、复位电路、视觉传感器、L298N电机驱动模块、蜂鸣器，晶振电路和复位电路对控制器调节稳定控制，视觉传感器对采集目标物信息分析，利用L298N电机驱动模块控制左右两组电机，调控距离控制时电机的方向和速度，蜂鸣器对运行过程进行声音表现，同时宠物会实时在老人身边，当老人说出一边玩去，它就会自行走开，当老人说出你过来，它又会回到老人身边，时刻跟随着老人。

[0023] 自动报警模块还设置有传感器，传感器通过主程序初始化对信息采集进行处理后，如果信息符合报警，通过调用无限发射子程序和中端计时器清零，发送到无线发送标志中进行判断，信息不符合报警，直接发送到无线发送标志中进行判断，如果无线发送标志判断通过，则关闭看门狗电路，调用休眠程序，不通过，则返回继续信息采集；在传感器方面采用多种传感器，比如烟雾，温度，加速度和其他传感器，当家里发生火灾或者煤气泄时，老人陪伴机器宠物迅速识别火灾，并且发出烟雾报警信号、煤气报警信号，便于老人及时处理，避免危险发生；另外，当家里的温度过高时，机器宠物发出温度上限报警信号，便于老人将温度调到舒适的温度；除此之外，当老人摔倒时，会有一定的加速度，机器宠物会发出报警系统，还会发短信给老人的监护人，告知老人的情况。

[0024] 基于自动追踪的机器人系统的方法，包括以下步骤：S1：先通过将麦克风采集到的声音，经过语言训练和识别，输出最终语言识别结果，形成标准的语言模型参考数据库，经预设命令开始执行后，该系统进行监听状态，等待接收正式的语音命令，这些正式的语音命令触发机器宠物的语音识别程序，反馈命令信号给该机器宠物的主控制器，此时主控制器执行对应的命令，控制具体电机、舵机和其他模块功能，实现语音控制该机器宠物；
S2：在语音控制同时，自动跟随模块中通过DSP控制器和AVR控制器中得无线收发模块寻找信号，同时超声波接收器开始计时，如果移动目标接收到无线寻找信号，则立即发送超声波信号，并通过三角超声波接收器陆续收到超声波信号，通过每个超声波模块接收到的时间，通过三边定位算法计算出老人到三个超声波接收点的距离，如果计算出来的距离大于设定距离，则控制电机向老人方向移动，如果计算出来的距离小于设定距离，则控制电机停止；
S3：同时在控制电机运行过程中，通过晶振电路和复位电路对Arduino UNO R3 控制器进行调控，采用视觉传感器模块采集目标物的像素信息，包括大小，中心位置的X、Y坐标，目标物的长度、宽度和其他信息进行分析，然后利用L298N电机驱动模块控制电机的前进、后退、左转、右转、加速、减速控制；
S4：在自动跟随的过程中，通过可穿戴式的跌倒检测终端中的ADSL345传感器可以实时检测人体的三轴加速度和三轴角度的变化，这些人体特征的变化是用来判断是否有跌倒发生，Arduino单片机能够快速地处理ADSL345传感器采集的数据，然后利用跌倒检测器的测量值，通过跌倒检测算法判断出佩戴者的身体姿态，并当跌倒检测模块检测到跌倒时，自动报警模块由GSM模块发送报警短信到绑定的亲人手机中求救，手机能够完成自动对用户所在地进行定位同时发送位置信息给接受方，向他发送的是跌倒的地点的地理定位的信息；
S5：由GSM模块发送报警短信时采用2.4G无限通信模块进行通信，利用AIDL技术完成标准数据的解析，并采用相应的标准对测量数据作出评判，对跌倒检测进行实时发送和报警。

[0025] S1中可以先通过摄像头对人脸检测定位，然后通过Python程序对定位后的人脸预处理和特征提取，最后将数据传入树莓派实现反馈，发出特定的问候和系统控制，步骤如下：对人脸检测定位：进行肤色对比，确定脸部尺寸；
对定位后的人脸预处理：为了方便提取人脸特征值，进行降噪处理，将尺度统一化，灰度归一化与均衡化；
特征提取：根据面部特征的提取结果与待测人脸进行比较，一定误差内的比较结果视为识别成功；
最后由摄像头将数据传入树莓派，由树莓派实现反馈。

[0026] 步骤S4中自动报警模块还设置有传感器，传感器可为加速度传感器，心率传感器，红外检测传感器，超声波传感器和多种传感器获取外部环境的实时数据，传感器通过主程序初始化对信息采集进行处理后，如果信息符合报警，通过调用无限发射子程序和中端计时器清零，发送到无线发送标志中进行判断，信息不符合报警，直接发送到无线发送标志中进行判断，如果无线发送标志判断通过，则关闭看门狗电路，调用休眠程序，不通过，则返回继续信息采集，实时监控目标物周围情况，进行实时报警。

[0027] 步骤S4中的跌倒计算法对基于Android的摔倒检测算法进行了研究，实现了判断三种阈值的算法，其相对于传统的阈值检测方法，增加对角速度的计算，通过采用首先判断加速度阈值，接着判断角速度阈值，进而对角速度取向量模积分并进行线性拟合从而比较特征量的方式进行检测，判断出佩戴者的身体姿态。

[0028] 步骤S3中的视觉传感器为Pixy视觉传感器，采用Pixy视觉传感器模块采集目标物的像素信息，包括大小，中心位置的 X、Y 坐标，目标物的长度、宽度和其他信息进行分析，然后利用L298N电机驱动模块控制左右两组电机，实现前进、后退、左转、右转、加速、减速控制，Pixy与Arduino之间的通讯程序中包含 SPI 和 Pixy 的头文件：#include #include 并且在 setup()和 loop()函数外面创建一个全局的 Pixy 实例变量：Pixy pixy;还需要在执行代码中调用一个函数：getBlocks()，这个函数将返回 Pixy 所识别的物体信息，然后就可以通过 pixy.blocks[]的数组得到每个识别到的物体数据，每个数组成员对应一个被识别的物体；这种视觉传感器可以一次性追踪七种不同的颜色签名，如果使用颜色组合的办法，该数字可以进一步扩大，该系统可以一次性标绘和报道多个物体的信息，这些信息包含下列元素：
pixy.blocks[i].signature：被识别物体的标记编号；
pixy.blocks[i].x：被识别物体中心位置在 x 方向的坐标；
pixy.blocks[i].y：被识别物体中心位置在 y 方向的坐标；
pixy.blocks[i].width：被识别物体的宽度（1～320）；
pixy.blocks[i].height：被识别物体的高度（1～200）；
pixy.blocks[i].print()：一个成员函数用来打印被识别物体的信息到串口上。

[0029] 在步骤S4中通过设置整个查询时段，进行查询缓存数据表体征数据记录，如果查询有记录项，计算并设置已存时段，发送至服务器等待返回，再根据返回数据中id删除旧记录，最后获取返回数据存储新纪录，结束；如果查询没有记录项，设置已存时间段为异常值，发送至服务器等待返回，最后获取返回数据存储新纪录，结束。

[0030] 本发明基于树莓派和Arduino对整套系统进行智能控制，组件传感器网络用来实时反馈并分析各类参数，实现宠物的自动跟随功能，操作性强，省心省力，同时，该宠物可以检测老人摔倒并及时发送定位信息和救助信息到子女的手机，并启动自动报警功能，实现精准的定位，以便老人能够及时救助，采用自动跟随技术和避障、巡线技术，实时跟随老人，自动跟随功能很好的伴随了宠物狗的角色，最终产品以宠物狗呈现，小巧玲珑，美观可爱，同时增设了智能语音对话功能，以及语音控制，使该宠物类人化。

[0031] 以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

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