Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu
Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe hiện đại, việc ứng dụng kỹ thuật điện tử và công nghệ cảm biến nhằm hỗ trợ theo dõi sức khỏe con người từ xa đóng vai trò thiết yếu. Hai nguy cơ y tế nghiêm trọng hàng đầu đối với người cao tuổi và người có bệnh lý nền là các biến cố tim mạch và sự cố té ngã:
- Nguy cơ tim mạch: Theo thống kê của Tổ chức Y tế Thế giới (WHO), mỗi năm có khoảng 17,5 triệu người tử vong do các bệnh lý liên quan đến tim và mạch máu, chiếm tỷ lệ cao nhất trong tổng số các ca tử vong do bệnh tật. Tại Việt Nam, ước tính cứ 3 người trưởng thành thì có 1 người mắc bệnh tim mạch, với xu hướng ngày càng trẻ hóa. Rối loạn nhịp tim là dấu hiệu cảnh báo sớm của nhiều bệnh lý nguy hiểm như nhồi máu cơ tim, đột quỵ, tai biến mạch máu não, tăng huyết áp và suy tim.
- Nguy cơ té ngã: Dữ liệu từ WHO (2007) cho thấy khoảng 28% đến 35% người từ 65 tuổi trở lên bị ngã mỗi năm. Theo Tideiksaar (1987), 85% các vụ té ngã xảy ra tại nhà đối với người cao tuổi sống độc lập. Rubenstein (2006) chỉ ra rằng té ngã chiếm 40% tổng số thương tích gây tử vong, là nguyên nhân của 25% số ca nhập viện và 40% số ca nhập viện điều dưỡng. Tại Việt Nam, mỗi năm có khoảng 1,9 triệu người cao tuổi bị té ngã, trong đó 5% phải nhập viện điều trị các chấn thương nặng như gãy xương, chấn thương sọ não hoặc tử vong nếu không được sơ cứu kịp thời.
Khóa luận phân tích các hướng tiếp cận trước đó: giải pháp đo nhiệt độ, nhịp tim, SpO2 gửi dữ liệu về ứng dụng di động của Quảng Đại Viên - Trịnh Văn Sơn (2021) và Đinh Ngọc Vĩnh An - Dương Thị Kiều Oanh; giải pháp nhận diện té ngã qua camera của Miao Yu (bị giới hạn trong không gian phòng và khó xử lý khi có nhiều người); giải pháp nhận diện âm thanh va chạm của Popescu hoặc đo rung động sàn của Alwan (dễ bị nhiễu do tạp âm môi trường). Từ đó, nhóm tác giả đặt mục tiêu tích hợp khả năng đo nhịp tim và phát hiện té ngã trực tiếp trên một thiết bị đeo tay nhỏ gọn, hoạt động độc lập cả trong nhà lẫn ngoài trời.
Mục tiêu nghiên cứu:
Thiết kế và thi công hoàn thiện vòng tay đo chỉ số sức khỏe và cảnh báo té ngã sử dụng vi điều khiển trung tâm Arduino Nano, đo nhịp tim bằng cảm biến quang học MAX30102, phát hiện té ngã bằng cảm biến gia tốc và con quay hồi chuyển MPU6050, hiển thị thông số qua màn hình OLED, phát chuông cảnh báo tại chỗ bằng buzzer, định vị tọa độ sự cố bằng module GPS NEO-6M, đồng thời tự động gửi tin nhắn SMS chứa tọa độ vị trí và thực hiện cuộc gọi khẩn cấp đến số điện thoại người thân qua module SIM800L khi có nguy hiểm.
Nhiệm vụ nghiên cứu (9 nội dung thực hiện):
- Tìm hiểu lý thuyết về các phương pháp đo quang và phương pháp phát hiện té ngã.
- Thiết kế sơ đồ khối hệ thống và lựa chọn linh kiện phần cứng phù hợp.
- Lập trình cảm biến MAX30102 và MPU6050 để thu thập dữ liệu nhịp tim và nhận diện hành vi té ngã.
- Lập trình module GPS NEO-6M và module SIM800L để xác định vị trí, thực hiện cuộc gọi và gửi tin nhắn cảnh báo khẩn cấp kèm liên kết tọa độ.
- Thiết kế mạch in nguyên lý và khối nguồn cung cấp điện.
- Thi công lắp ráp phần cứng và thiết kế vỏ ngoài thiết bị đeo tay.
- Chạy thử nghiệm thực tế, thu thập dữ liệu và hiệu chỉnh sai số hệ thống.
- Viết báo cáo tổng kết đồ án tốt nghiệp.
- Bảo vệ khóa luận tốt nghiệp trước hội đồng chuyên môn.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:
- Đối tượng nghiên cứu: Tín hiệu biến thiên thể tích máu quang học (PPG) để xác định nhịp tim; dữ liệu động học (gia tốc tuyến tính 3 trục và vận tốc góc 3 trục) để nhận diện trạng thái té ngã; các giao thức truyền thông nhúng (I2C, UART) và mạng viễn thông GSM/GPS.
- Phạm vi không gian và thời gian: Nghiên cứu được thực hiện tại Bộ môn Điện tử Công nghiệp – Y sinh, Khoa Điện – Điện tử, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM từ ngày 13/09/2022 đến ngày 29/12/2022.
- Giới hạn kỹ thuật: Chức năng gọi điện và gửi SMS khẩn cấp được thiết lập cố định đến một số điện thoại cấu hình trước; khả năng thu nhận tín hiệu định vị vệ tinh của module GPS đạt hiệu quả cao ở không gian ngoài trời và suy giảm khi ở trong môi trường phòng kín.
Cơ sở lý thuyết và phương pháp
Khung lý thuyết và mô hình tính toán
Nghiên cứu xây dựng trên hai nền tảng vật lý và xử lý tín hiệu chuyên ngành Điện tử Y sinh:
- Phương pháp đo thể tích quang học (Photoplethysmography - PPG):
Dựa trên hiện tượng quang phổ hấp thụ và định luật Bouguer – Lambert – Beer:
$$OD = A = \varepsilon \cdot L \cdot C$$
$$I_t = I_0 \cdot 10^{-\varepsilon \cdot L \cdot C}$$
Trong đó $OD$ (hoặc $A$) là mật độ quang học (độ hấp thụ); $\varepsilon$ là hệ số tắt của dung dịch; $L$ là chiều dày lớp chất hấp thụ; $C$ là nồng độ dung dịch; $I_0$ và $I_t$ là cường độ ánh sáng trước và sau khi truyền qua mẫu.
Trong mô mạch máu, huyết sắc tố oxy hóa ($\text{HbO}_2$) hấp thụ mạnh bức xạ hồng ngoại. Khi tim co bóp đẩy máu vào động mạch, áp suất tăng làm tăng thể tích máu và tăng độ hấp thụ ánh sáng; khi tim giãn, áp suất giảm, độ hấp thụ ánh sáng giảm. Cảm biến MAX30102 sử dụng hai bước sóng: ánh sáng đỏ ($660,\text{nm}$) và hồng ngoại ($880,\text{nm}$) để ghi nhận sự dao động cường độ ánh sáng phản xạ đồng bộ với chu kỳ nhịp tim.
- Mô hình động học phát hiện té ngã và bộ lọc bù (Complementary Filter):
Cảm biến MPU6050 cung cấp dữ liệu gia tốc 3 trục ($a_x, a_y, a_z$) và vận tốc góc 3 trục ($g_x, g_y, g_z$). Độ lớn vector gia tốc toàn phần được tính bằng:
$$|\vec{a}| = \sqrt{a_x^2 + a_y^2 + a_z^2}$$
Để loại bỏ hiện tượng trôi điểm không (drift) của con quay hồi chuyển theo thời gian và triệt tiêu nhiễu dao động tần số cao của gia tốc kế, đồ án áp dụng bộ lọc bù:
$$\text{angle} = a \cdot (\text{angle} + \text{gyroData} \cdot dt) + (1 - a) \cdot \text{accData}$$
Với hệ số lọc $a = \frac{\tau}{\tau + dt}$. Nhóm tác giả lựa chọn hằng số thời gian $\tau = 0{,}3,\text{s}$ và tần số lấy mẫu $f_s = 250,\text{Hz}$ (tương ứng chu kỳ lấy mẫu $dt = 0{,}004,\text{s}$), suy ra:
$$a = \frac{0{,}3}{0{,}3 + 0{,}004} \approx 0{,}9868$$
Phương trình lọc bù cụ thể được lập trình trong hệ thống:
$$\text{angle} = 0{,}9868 \cdot (\text{angle} + \text{gyroData} \cdot dt) + 0{,}0132 \cdot \text{accData}$$
Đồng thời, hiện tượng trôi lệch tĩnh của con quay hồi chuyển được hiệu chuẩn bằng cách lấy trung bình 3.000 mẫu khi cảm biến đứng yên để tính giá trị bù:
$$\text{Offset} = \frac{1}{3000} \sum_{i=1}^{3000} G(i), \quad Gy = Gy - \text{Offset}$$
Phương pháp nghiên cứu và nguồn dữ liệu
- Thiết kế kỹ thuật phần cứng: Tính toán phối ghép công suất, phối hợp trở kháng và giao thức điều khiển giữa vi điều khiển ATmega328P với các module ngoại vi.
- Lập trình nhúng: Lập trình giải thuật đọc tín hiệu, giải mã bản tin NMEA từ GPS, giao tiếp tập lệnh AT với modem GSM trên nền tảng Arduino IDE.
- Mô phỏng và kiểm tra mạch: Thiết kế nguyên lý và mô phỏng trên phần mềm Proteus (ISIS & ARES).
- Thực nghiệm thu thập dữ liệu: Khảo sát thực nghiệm ngưỡng gia tốc trên 6 kịch bản ngã mô phỏng (ngã về sau, ngã ngồi, ngã về trước chống tay, ngã về trước tự do, ngã nghiêng trái, ngã nghiêng phải) và kiểm thử đo nhịp tim thực tế qua 10 lần đo độc lập trên đối tượng nam và nữ.
Thiết kế và triển khai
Hệ thống được thiết kế theo cấu trúc module hóa gồm 5 khối chức năng chính được mô tả chi tiết:
| Khối chức năng |
Linh kiện / Thiết bị chính |
Thông số kỹ thuật và vai trò |
| Xử lý trung tâm |
Arduino Nano (ATmega328P-AU) |
Xung nhịp 16 MHz, 32 KB Flash, 2 KB SRAM, 1 KB EEPROM, 8 ngõ ADC, 22 chân Digital I/O. Điều phối toàn bộ hoạt động của hệ thống. |
| Cảm biến |
MAX30102 & MPU6050 |
MAX30102: LED Red 660 nm / IR 880 nm, ADC nội, dòng đo < 600 µA, chờ 0,7 µA. MPU6050: Accel ±2g/±4g/±8g/±16g, Gyro ±250 đến ±2000 °/s, ADC 16-bit. |
| Cảnh báo |
SIM800L, GPS NEO-6M, Buzzer |
SIM800L: UART, tập lệnh AT, dòng phát xung 1-2 A. GPS NEO-6M: UART 9600 bps, ăng-ten gốm thu sóng vệ tinh. Còi báo Buzzer kích hoạt qua chân D12. |
| Hiển thị |
Màn hình OLED 0.91 inch |
Độ phân giải 128x32 pixel, giao tiếp I2C (2 chân SDA/SCL), góc nhìn > 160°, công suất tiêu thụ 0,03 W. |
| Nguồn cấp |
Pin Li-po 3.7V 200mAh & Mạch sạc 18650 |
Mạch sạc tích hợp module tăng áp (Boost converter) nâng điện áp pin lên mức 5V ổn định cho toàn hệ thống. |
+-----------------------------------------------------------------------+
| KHỐI NGUỒN |
| Pin Li-po 3.7V 200mAh + Mạch sạc bảo vệ & Boost 5V |
+-----------------------------------+-----------------------------------+
| Cấp nguồn 5V
v
+-----------------------------------------------------------------------+
| KHỐI XỬ LÝ TRUNG TÂM |
| Arduino Nano |
| (ATmega328P-AU) |
+------------+----------------------+--------------------+--------------+
^ | |
Giao tiếp | I2C (A4/A5) | I2C (A4/A5) | UART / GPIO
v v v
+-----------------------+ +--------------------+ +----------------------+
| KHỐI CẢM BIẾN | | KHỐI HIỂN THỊ | | KHỐI CẢNH BÁO |
| - MAX30102 (Nhịp tim) | | - OLED 0.91 inch | | - GPS NEO-6M (D2/D3) |
| - MPU6050 (Gia tốc & | | (128x32 pixel) | | - SIM800L (Tx/Rx) |
| Góc quay) | | | | - Buzzer (D12) |
| | | | | - Nút SOS & Tắt còi |
+-----------------------+ +--------------------+ +----------------------+
Kiến trúc kết nối và quy trình xử lý tín hiệu
- Giao tiếp I2C: Bus I2C dùng chung cho 3 thiết bị ngoại vi mắc song song gồm MAX30102, MPU6050 và OLED 0.91 inch thông qua hai chân A4 (SDA) và A5 (SCL) của Arduino Nano.
- Giao tiếp UART và GPIO: Module GPS NEO-6M truyền dữ liệu tọa độ về vi điều khiển qua cổng nối tiếp mềm (chân D2, D3). Module SIM800L kết nối qua chân UART nhận lệnh AT. Khối cảnh báo tích hợp còi Buzzer tại chân D12, 1 nút nhấn tắt chuông cảnh báo và 1 nút bấm khẩn cấp (SOS) kích hoạt bằng mức logic thấp kèm điện trở hạn dòng.
- Thuật toán xử lý nhịp tim: Vi điều khiển đọc dữ liệu thô (Red và IR) từ thanh ghi FIFO của MAX30102. Khi phát hiện ngón tay tiếp xúc, hệ thống xác định khoảng thời gian giữa các đỉnh xung ($\Delta t$), tính giá trị nhịp tim tức thời $\text{BPM} = \frac{60000}{\Delta t}$. Giá trị hợp lệ ($20 \le \text{BPM} \le 255$) được nạp vào mảng trượt
rates kích thước RATE_SIZE để tính giá trị trung bình $\text{beatAvg}$, xuất ra màn hình OLED.
- Quy trình kích hoạt cảnh báo té ngã: Khi tổng vector gia tốc $|\vec{a}|$ vượt ngưỡng giới hạn va chạm và góc nghiêng cơ thể thay đổi đột ngột vượt ngưỡng an toàn sau cú ngã, hệ thống kích hoạt đồng thời:
- Bật còi Buzzer phát âm thanh cảnh báo cục bộ.
- Đọc tọa độ kinh độ - vĩ độ hiện thời từ GPS NEO-6M.
- Điều khiển SIM800L gửi tin nhắn SMS chứa liên kết vị trí Google Maps đến số điện thoại khẩn cấp.
- Thực hiện cuộc gọi thoại trực tiếp đến số người thân.
Nội dung chính theo từng chương
Chương 1: Tổng quan
Chương 1 trình bày tính cấp thiết của đề tài xuất phát từ thực trạng tai biến tim mạch và té ngã ở người cao tuổi. Tác giả khảo sát các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước, chỉ ra ưu nhược điểm của các hệ thống đo nhịp tim qua app và nhận diện ngã qua camera/âm thanh. Trên cơ sở đó, xác định rõ mục tiêu, 9 nội dung nghiên cứu cần thực hiện, các giới hạn kỹ thuật của hệ thống và bố cục tổng thể gồm 6 chương của khóa luận.
Chương 2: Cơ sở lý thuyết
Chương này tập trung phân tích sâu cơ sở khoa học và phần cứng:
- Nguyên lý quang phổ hấp thụ, các định luật Bouguer, Lambert, Beer và phương pháp đo thể tích khối quang học PPG qua mao mạch.
- Cơ sở động học chuyển động, phương pháp phân tích ngưỡng gia tốc và góc nghiêng cơ thể từ các công trình của Mathie, Lindemann, Bourke, Noury, Chen và Raghu.
- Thông số kỹ thuật, cấu trúc thanh ghi, sơ đồ chân và đặc tính điện của các IC/module: cảm biến MAX30102, cảm biến quán tính 6 trục MPU6050, vi điều khiển Arduino Nano, modem GSM SIM800L (với bảng giải mã chu kỳ đèn LED trạng thái mạng), module GPS NEO-6M, màn hình OLED 0.91 inch, còi Buzzer, pin Li-po 3.7V và mạch sạc bảo vệ pin 18650.
- Giới thiệu phần mềm lập trình Arduino IDE và phần mềm mô phỏng mạch điện tử Proteus (ISIS & ARES).
Chương 3: Tính toán và thiết kế
Chương 3 trình bày chi tiết quá trình thiết kế hệ thống kỹ thuật:
- Thiết lập sơ đồ khối chức năng và phân tích nguyên lý hoạt động từng khối.
- Tính toán giao tiếp I2C cho MAX30102, thiết lập chế độ đo đa bước sóng (Multi-LED mode) với tốc độ lấy mẫu phụ thuộc độ rộng xung LED.
- Thiết lập mô hình toán học giải mã dữ liệu MPU6050: xây dựng công thức tính góc Roll, Pitch, Yaw từ con quay hồi chuyển, công thức tính góc từ gia tốc kế, thuật toán bù trôi điểm không qua 3.000 mẫu quét và thiết lập hệ số bộ lọc bù ($a = 0{,}9868$).
- Tính toán công suất và thời lượng nguồn: với dòng tiêu thụ các module (Arduino Nano: 40 mA, GPS NEO-6M: 40 mA, SIM800L: 500 mA, OLED: 6 mA, MPU6050: 3,9 mA), tính toán thời gian nạp và xả của pin Li-po 200 mAh.
- Xây dựng sơ đồ nguyên lý toàn mạch kết nối hoàn chỉnh giữa vi điều khiển và tất cả các khối ngoại vi.
Chương 4: Thi công hệ thống
Chương 4 mô tả quá trình gia công và chế tạo sản phẩm thực tế:
- Lập bảng danh mục 9 loại linh kiện thi công phần cứng.
- Quy trình lắp ráp, hàn mạch trên bo thử nghiệm, kết nối dây dẫn giữa các module và kiểm tra nguồn cấp.
- Xây dựng lưu đồ giải thuật điều khiển chương trình chính và lưu đồ chương trình con cho chức năng gửi tin nhắn SMS, gọi điện khẩn cấp khi phát hiện nguy hiểm.
- Đóng gói thiết bị, thiết kế vỏ hộp bảo vệ và dây đeo cổ tay, hoàn thiện tài liệu hướng dẫn vận hành thiết bị.
Chương 5: Kết quả - Nhận xét - Đánh giá
Chương 5 công bố dữ liệu đo đạc thực nghiệm:
- Đánh giá hoạt động phần cứng: thiết bị hiển thị rõ nét chỉ số nhịp tim trên OLED, buzzer phát chuông chuẩn xác, SIM800L thực hiện cuộc gọi và gửi tin nhắn tọa độ GPS ổn định.
- Kết quả khảo sát gia tốc và góc nghiêng trên 6 mô hình té ngã thực nghiệm: ngã về sau, ngã ngồi, ngã về trước chống tay lên vật cản, ngã về trước, ngã nghiêng sang trái, ngã nghiêng sang phải.
- Kết quả kiểm thử độ ổn định đo nhịp tim qua 10 lần đo độc lập ở các thời điểm khác nhau trên 2 đối tượng thử nghiệm (1 nam và 1 nữ).
Chương 6: Kết luận và hướng phát triển
Tác giả tổng kết mức độ hoàn thành so với mục tiêu ban đầu: chế tạo thành công vòng tay nhỏ gọn có thể mang theo người, đo được nhịp tim và phát hiện té ngã, cảnh báo tự động qua GSM/GPS và còi báo. Đồng thời chỉ rõ các điểm cần tiếp tục nghiên cứu cải tiến trong tương lai.
Kết quả và đóng góp
Kết quả kỹ thuật và số liệu thực nghiệm
- Thi công phần cứng: Chế tạo thành công mô hình vòng tay hoàn chỉnh tích hợp 2 cảm biến (MAX30102, MPU6050), 2 module truyền thông (SIM800L, GPS NEO-6M), màn hình OLED 0.91 inch và khối nguồn pin Li-po có mạch sạc tăng áp 5V.
| Thành phần kiểm thử |
Kết quả thực nghiệm ghi nhận trong văn bản |
| Màn hình OLED |
Hiển thị chính xác, rõ ràng thông số nhịp tim tức thời và nhịp tim trung bình theo thời gian thực. |
| Cảnh báo tại chỗ |
Còi Buzzer (D12) phát âm thanh báo động ngay lập tức khi phát hiện va chạm ngã hoặc nhịp tim bất thường; nút bấm tắt còi hoạt động chính xác. |
| Cảnh báo từ xa |
SIM800L kích hoạt cuộc gọi khẩn cấp và gửi tin nhắn SMS chứa liên kết tọa độ Google Maps từ GPS NEO-6M đến số máy cài đặt trước. |
| Độ nhạy ngã mô phỏng |
Hệ thống ghi nhận sự biến thiên đột ngột của gia tốc 3 trục và góc nghiêng trên cả 6 kịch bản ngã (ngã sau, ngã ngồi, ngã trước, ngã trước chống tay, ngã nghiêng trái, ngã nghiêng phải). |
| Đo nhịp tim thực nghiệm |
Thực hiện đo đạc 10 lần ở các thời điểm khác nhau trên đối tượng nam và nữ, hệ thống tính toán ổn định giá trị nhịp tim trung bình. |
- Giải pháp kỹ thuật tác giả đề xuất:
- Tích hợp bộ lọc bù thời gian thực với hệ số $a = 0{,}9868$ chạy trực tiếp trên vi điều khiển 8-bit ATmega328P để xử lý số liệu động học từ MPU6050, giải quyết hiện tượng trôi điểm không của Gyroscope mà không đòi hỏi tài nguyên tính toán phức tạp.
- Sử dụng thuật toán trung bình trượt trên mảng
rates để lọc nhiễu nhịp tim từ MAX30102.
- Tích hợp đồng thời cơ chế kích hoạt tự động (dựa trên cảm biến) và kích hoạt thủ công (nút bấm SOS mức thấp) để tối ưu khả năng cứu hộ.
- Đóng góp của khóa luận:
- Chế tạo thành công một thiết bị đeo tay y tế đa chức năng với chi phí linh kiện thấp, phù hợp với điều kiện tiếp cận của người dân trong nước.
- Kết hợp thành công giữa giám sát sinh hiệu liên tục (nhịp tim) và giám sát an toàn động học (té ngã) kèm định vị GPS trên cùng một thiết bị nhúng nhỏ gọn.
Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp
Hạn chế được ghi nhận
- Cấu hình viễn thông: Chức năng gửi tin nhắn và quay số khẩn cấp chỉ gửi được đến 01 số điện thoại cố định đã lập trình sẵn trong mã nguồn vi điều khiển.
- Độ nhạy định vị GPS: Module GPS NEO-6M hoạt động thu bắt sóng vệ tinh chính xác khi ở ngoài trời nhưng khả năng bắt sóng giảm sút hoặc mất tín hiệu khi người dùng ở trong nhà kín.
- Thời lượng nguồn điện: Dung lượng pin Li-po 200 mAh còn nhỏ so với tổng công suất tiêu thụ của các module (đặc biệt khi SIM800L phát sóng và GPS hoạt động liên tục), dẫn đến thời gian hoạt động liên tục của thiết bị chưa dài.
- Nhiễu chuyển động: Dữ liệu quang thể tích từ cảm biến MAX30102 trên cổ tay dễ bị nhiễu khi đối tượng cử động mạnh trong quá trình đo.
Hướng phát triển tiếp
- Nghiên cứu thuật toán học máy hoặc mạng nơ-ron nhúng (TinyML) để phân biệt chính xác hơn giữa hành vi té ngã thực tế với các hoạt động thường ngày cường độ mạnh (như ngồi mạnh xuống ghế, chạy nhảy) nhằm giảm thiểu báo động giả.
- Tích hợp thêm các giải pháp định vị trong nhà (Indoor Positioning System) dựa trên sóng Wi-Fi hoặc Bluetooth Low Energy (BLE).
- Nâng cấp phần cứng: thiết kế mạch in PCB 2 lớp/đa lớp tối ưu kích thước siêu nhỏ, sử dụng pin dung lượng cao hơn kết hợp các giải pháp quản lý năng lượng (chế độ ngủ Sleep Mode cho vi điều khiển và cảm biến).
- Xây dựng ứng dụng di động (Android/iOS) hoặc máy chủ đám mây (IoT Server) để quản lý dữ liệu lịch sử sức khỏe cho nhiều người dùng và cho phép thay đổi số điện thoại khẩn cấp linh hoạt.
Giá trị tham khảo
Tài liệu khóa luận mang lại giá trị tham khảo chuyên môn cho sinh viên, giảng viên và kỹ sư thuộc các chuyên ngành Kỹ thuật Y sinh, Điện tử – Viễn thông, Kỹ thuật Máy tính và Hệ thống Nhúng:
- Xử lý tín hiệu cảm biến y sinh: Tham khảo chi tiết phương pháp lập trình đọc dữ liệu và giải thuật tính toán nhịp tim từ cảm biến quang phổ MAX30102.
- Thuật toán dung hợp cảm biến (Sensor Fusion): Tham khảo công thức toán học và cách thiết lập tham số cho bộ lọc bù (Complementary Filter) nhằm kết hợp tín hiệu gia tốc kế và con quay hồi chuyển trên IC MPU6050 để xác định góc nghiêng và phát hiện va chạm.
- Thiết kế hệ thống nhúng viễn thông: Tham khảo sơ đồ nguyên lý kết nối và giải pháp điều khiển module GSM SIM800L kết hợp module định vị GPS NEO-6M với vi điều khiển ATmega328P.
Câu hỏi thường gặp
1. Cảm biến MAX30102 trong đồ án sử dụng các bước sóng ánh sáng nào và nguyên lý xác định nhịp tim ra sao?
MAX30102 sử dụng hai đèn LED phát ra hai bước sóng: ánh sáng Đỏ ($660,\text{nm}$) và ánh sáng Hồng ngoại ($880,\text{nm}$). Cảm biến hoạt động dựa trên phương pháp quang thể tích (PPG): khi tim co bóp đẩy máu qua động mạch ngón tay/cổ tay, nồng độ huyết sắc tố oxy hóa ($\text{HbO}_2$) thay đổi làm thay đổi mức độ hấp thụ ánh sáng hồng ngoại. Bộ tách sóng quang ghi nhận tín hiệu quang phản xạ biến thiên theo chu kỳ tim để tính ra tần số nhịp tim.
2. Tại sao hệ thống cần kết hợp cả gia tốc kế và con quay hồi chuyển trong MPU6050 để phát hiện té ngã?
Con quay hồi chuyển đo vận tốc góc chính xác trong thời gian ngắn nhưng tích lũy sai số gây trôi điểm không (drift) theo thời gian; trong khi đó, gia tốc kế đo gia tốc tuyến tính tĩnh tốt nhưng dễ bị nhiễu do lực động học bên ngoài khi chuyển động. Việc kết hợp hai cảm biến thông qua bộ lọc bù giúp tận dụng ưu điểm của cả hai, vừa khử được trôi của Gyro vừa lọc được nhiễu của Accel, giúp xác định chính xác góc nghiêng và thời điểm va chạm ngã.
3. Bộ lọc bù (Complementary Filter) trong đồ án được thiết lập với các thông số nào?
Bộ lọc bù sử dụng hằng số thời gian $\tau = 0{,}3,\text{s}$, tần số lấy mẫu $250,\text{Hz}$ (chu kỳ $dt = 0{,}004,\text{s}$), từ đó tính ra hệ số lọc $a = \frac{0{,}3}{0{,}3 + 0{,}004} \approx 0{,}9868$. Công thức tính góc là: $\text{angle} = 0{,}9868 \cdot (\text{angle} + \text{gyroData} \cdot dt) + 0{,}0132 \cdot \text{accData}$.
4. Cơ chế cấp nguồn và bảo vệ điện áp cho toàn bộ mạch được thiết kế như thế nào?
Hệ thống sử dụng nguồn pin Li-po 3.7V - 200mAh kết nối với mạch sạc và bảo vệ pin 18650 tích hợp mạch tăng áp (Boost converter) để nâng và ổn định điện áp đầu ra ở mức 5V cấp cho Arduino Nano, OLED, MAX30102, MPU6050, GPS và SIM800L.
5. Khi phát hiện té ngã, hệ thống thực hiện chuỗi cảnh báo nào và hạn chế hiện tại là gì?
Khi phát hiện té ngã, hệ thống lập tức bật còi Buzzer tại chỗ, lấy tọa độ kinh - vĩ độ từ module GPS NEO-6M, điều khiển module SIM800L gửi tin nhắn SMS chứa tọa độ và thực hiện cuộc gọi khẩn cấp. Hạn chế hiện tại là hệ thống chỉ liên lạc được với duy nhất 01 số điện thoại đã nạp sẵn trong mã nguồn và GPS hoạt động kém khi ở trong nhà kín.
Kết luận
Khóa luận tốt nghiệp của sinh viên Tô Trung Thiện và Nguyễn Như Ý đã hoàn thành thiết kế và chế tạo thành công thiết bị vòng tay đeo người đo nhịp tim và cảnh báo té ngã phục vụ người cao tuổi. Hệ thống vận hành trên nền tảng vi điều khiển Arduino Nano, tích hợp hiệu quả cảm biến quang học MAX30102, cảm biến quán tính MPU6050 cùng các module viễn thông SIM800L và định vị GPS NEO-6M. Kết quả nghiên cứu đáp ứng đầy đủ các mục tiêu kỹ thuật đề ra, cung cấp tài liệu tham khảo thực tiễn có giá trị cho việc phát triển các thiết bị y tế cá nhân và hệ thống nhúng chăm sóc sức khỏe từ xa.
