基于车联网的健康监测系统的设计

孙同辉 邵开丽

摘 要：现代汽车产业是智能化、信息化高度发展的产业，汽车驾驶员在复杂的交通环境下，容易出现交通事故和心脏病突发等问题。针对驾驶员在驾驶过程中突发疾病或者突然失去驾驶能力的现象，系统采用物联网与健康监测相结合的设计方案，通过AT89C51微处理器和传感器检测驾驶员的体温、心率、脉搏、驾驶时间、是否过量吸烟饮酒等指标，经过数据采集模块预处理后，由蓝牙模块传输至车载APP，综合分析、显示、评价驾驶员的健康状况，对异常指标进行预警，防止驾驶员在行车过程中因突发疾病、过量饮酒或车内环境变化等影响安全驾驶，为驾驶员提供安全、高效的出行保障。

关键词：汽车驾驶安全;物联网;在线监测;健康评估;APP;微处理器;传感器

中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：2095-1302（2019）12-00-04

0 引 言

我国幅员辽阔，人口众多，交通设施关乎民生，随着国民生活水平的提高，汽车走进千家万户，成为大多数人的首选出行工具。如今，汽车已成为广大民众出行、旅行的最便捷工具之一[1]。在此同时，生活方式、饮食结构改变引起的高血压、糖尿病、冠心病、动脉硬化等心血管疾病成为常见病和多发病[2]。

由于汽车是由人驾驶的高速运行的交通工具，所以很多情况下行车安全受驾驶员生理因素的影响，许多车祸是由驾驶员的危险驾驶引起的[3]。为了更好地满足社会需求和实际应用，为驾驶员提供更安全的驾驶环境，各领域科研技术人员加大了对车载健康监测的研究力度。汽车作为大部分人生活的必需品，将物联网技术和嵌入式技术融入汽车安全驾驶领域将成为市场主流趋势和时代发展的热点[4]。

目前，市场上大多数人体健康监测设备过于单一，只能测量一个指标，这在车辆健康监测设备中更为明显[5]。为了满足驾驶员在行驶车辆的同时能够直观了解到自己的实时健康状况，本文基于AT89C51微处理器设计了一款智能车载健康监测系统，将物联网及嵌入式技术相结合，实时监测驾驶员的多种生理数据，通过短距离无线通信将数据传输到终端，经过数据分析得出驾驶员健康状况并对异常数据报警，将有助于驾驶员及时了解自身的生理健康状况。此外，还利用烟雾浓度传感器模块使系统能够监测车内空气环境质量，提高驾驶安全性。使用多传感器数据融合技术消除监控过程中产生的错误数据，避免不必要的干扰，以正确获取驾驶员的健康数据，从而实现提醒驾驶员安全驾驶、预防驾驶员危险驾驶的功能，帮助驾驶员在遇到危险时采取有效措施。

1 系统的总体结构

本系统是基于物联网技术设计的一款智能车载健康监测系统，包括一套智能健康监测装置和安装在车载控制系统中的车载健康监测与预警APP，通过传感器形成穿戴设备监测驾驶员的体温、心率、脉搏、驾驶时间、是否过量吸烟饮酒及车内环境等指标，将测得的数据通过蓝牙通信模块迅速传输到智能终端，并向用户显示。

系统总体结构主要分为三层，即感知层、网络层和应用层。感知层通过传感器收集驾驶员的健康状况和车内空气质量，后台服务器分析传感器收集的健康数据并判断是否超出正常健康指标，据此断定下一步是否报警。系统总体结构如图1所示。

本文设计的智能车载健康监测系统基于AT89C51微处理器，通过AT89C51引脚与各模块连接，实现模块功能。系统集成有温度传感器、脉搏传感器、血压传感器、体温传感器、酒精传感器、延迟传感器、心率传感器等，并采用蓝牙无线通信技术传输信息。

（1）智能车载健康监测系统将多传感器采集的数据通过安装的蓝牙设备进行接收、转发，将接收的监测人员健康数据及环境数据转发至上位机。

（2）对数据进行处理、优化并存储在上位机中，然后通过GPRS网络传输到远程监控终端，实现信息的存储、处理和显示。

（3）用户可以在终端通过APP实时监测自身的综合健康状态。同时，该系统还能利用烟雾传感器实现车内空气质量的检测。

智能车载健康监测系统综合利用传感器、嵌入式开发、通信和软件开发等技术，实现了感知人体健康数据和环境数据的目标，用户可随时查看各类传感器信息和综合健康评价。

2 系统的硬件设计

2.1 传感器模块

硬件设计是对安装在驾驶区域内测量设备的设计，包括使用的微处理器、传感器模块的设计。智能车辆健康管家的微处理器和传感器模块的设计如图2所示。

系统使用pt100温度传感器来收集用户的实时体温和环境温度。pt100温度传感器显示精度为0.1 ℃，综合精度为0.3 ℃。标准化输出信号主要为0～10 mA和4～20 mA（或1～5 V）的DC信号。该模块具有体积小、精度高等优点，适合嵌入到智能车载健康监测系统中。

脉搏血压传感器的核心在于采用光电式容积脉搏波（PPG）的方式感应人体的脉搏信息并加以提取。人体的血压正常范围为高压90～120 mmHg，低压60～90 mmHg。设计的血压脉搏传感模块采用脉搏波血压传感芯片YKB1712与反射式光电血压传感器芯片，测量方式更加自由。

心率传感器模块需要进行持续测量，并通过一段时间的心率数据给出身体健康信息。系统采用光反射测量的光电心率传感器与传感器模组LST1303。

酒精浓度传感器模块主要用于监测用户是否存在酒后驾车的危险情况，在开始驾驶之前检测用户呼出气体的酒精浓度，如果酒精浓度超过标准，将提醒用户勿酒后驾驶车辆。使用MQ-3酒精传感器，该模块具有对酒精高度敏感，可以抵抗汽油和烟雾干扰等特点。

烟雾传感器模块主要用于实时了解用户的环境条件。国内外研究表明，各种挥发性有机化合物（主要由烷烴、烯烃、苯和其他含氧化合物组成）会使车内空气恶化。如果驾驶员和乘客经常处于汽车的狭小空间内，可能会出现头痛、乏力等症状，甚至致癌[6]。本文设计的智能车载健康监测系统集成有车内气体监测传感器模块，可通过气体传感器实时监测用户所在环境的空气质量，并全面监控各种动态数据，以有效评估用户的健康状况。TGS2600是日本进口的空气质量传感器，对极其微弱的空气污染具有较高的灵敏度，可通过单片机控制气体传感器进行气体数据的采集。

2.2 控制器模块

AT89C51处理器是一款低电压、高性能CMOS 8位处理器，带有4 KB闪存，工作电压为4.5 ～5.5 V。AT89C51微控制器为主控模块，通过AT89C51引脚与各模块连接。智能车辆健康管家电路原理如图3所示，其核心为AT89C51控制电路模块。智能车载健康监测系统可在AT89C51微处理器电路基础上，结合上述传感器模块，利用蓝牙技术实现感知数据的采集和传输。

3 智能车载健康监测系统的软件设计

3.1 主程序设计

智能车载健康监测系统采用Eclipse软件作为开发平台，利用Java语言编写程序。系统通电后完成初始化工作，AT89C51微控制器发送ROM命令和读存储器命令，数据读取后，由数据分析模块确定每个传感器中的数据是否存在异常，如果数据正常，则程序保存数据后循环进入数据采集模块;如果数据分析模块监测到异常数据，则根据异常数据的种类播放相应录音，提醒用户安全驾驶，并将异常数据备份到云端，最后循环进入数据采集模块继续进行监测任务。智能车辆健康管家主程序的设计流程如图4所示。

3.2 监控平台设计

智能车载健康监测系统的监控平台能够方便用户查看监测信息。系统监测平台可以在Web终端、移动终端进行访问，智能车载健康监测系统监控平台的功能主要包括传感器监测数据显示、历史数据查询和人体健康综合评价。其中，人体健康综合评价是多传感器数据融合技术处理后的融合值，人体温度通过监测用户脖颈部位体温得到数据，酒精浓度传感器可以从不同角度同时查看用户呼出气体的酒精浓度。所有数据能够直观以数字形式体现，而且可以显示出实时的数据变化曲线以及正常数据变化范围。智能车辆健康管家监控平台的功能模块结构如图5所示。

3.3 数据处理

多传感器数据融合[7]处理多个传感器的数据信息，分析和合成多个数据，并完成所需的决策和估算。多传感器数据融合方法包括加权分析、贝叶斯估计、模糊估计和神经网络方法。

智能车辆健康管家采用多传感器数据融合方法将每个传感器的数据传输到上位机进行数据融合。传感器测量的数据是系统中最原始的数据，每个传感器的测量精度对系统而言尤为重要，可以根据多传感器批量估计数据融合理论获得测量数据的局部决策值。

将单只传感器的测量数据分为两组，分别为x11， x12， ...， x1m和x21， x22， ...， x2n则这两组数据的平均值分别为与，标准差分别为σ1与σ2：

推导出分批估计数据融合的结果和方差：

利用式（1）～（4）可以得到每个传感器测量数据的局部决策值。使用以上方法可得到智能车载健康监测系统对人体的综合评价值。

智能车载健康监测系统具有数据量大、类型丰富、数据相互之间关系复杂的特点，因此，合理设计系统数据库是系统开发的关键。系统采用关系型数据库MySQL建立服务器端数据库，使用可视化软件MySQL-Front管理数据库。

对产品数据流图进行分析，用户通过登录界面输入用户名及密码，后台将在 Cookie中读取其代表的域名，通过权限分配机制确定用户拥有的权限，并进入不同的权限视图。用户进入系统后实施对智能车载健康监测系统的操作，收集用户环境信息并上传至数据库，将用户的个人信息和历史健康记录存储在数据库中[8]。图6所示为用户档案数据流图。

4 结 语

文中提出了一种智能车载健康监测方案，研究了系统的硬件类型、软件搭建、无线传输、数据分析、数据库建立等内容，完成了基于物联网的车载健康监测系统的设计。该系统可以实现对驾驶员驾驶过程中遇到的危险及正常驾驶时健康指标的实时检测，具有数据自动分析、处理、显示、查询和预警功能，并能提出个性化的健康指导。系统界面简洁明了，交互性强，适用人群广泛，可通过健康预警方式提醒驾驶员安全驾驶，提高交通安全，从而减少交通事故的发生，更好地保障人民生命财产安全。

参 考 文 献

[1]官利建.中国汽车发展现状及趋势分析[J].现代工业经济和信息化，2016，6（3）：10-11.

[2]杜彦斌，吕媛，洪秀琴，等.中国人群糖尿病患病影响因素meta分析[Z].中国公共卫生.

[3]冉光伟，马乐，陈桥芳，等.智能穿戴设备在汽车安全方面的应用[J].汽车零部件，2017（12）：6-8.

[4]宋义伟.浅谈我国车联网的发展现状及未来挑战[J].科技风，2019（12）：215.

[5]陈光毅.人体健康指标实时监测系统[D].哈尔滨：哈尔滨理工大学，2017.

[6]郭瑞华，孙翰林，宋媛媛，等.车内空气污染状况影响因素研究进展[J].汽车工程学报，2019，9（2）：79-88.

[7]张军，杨子晨.多传感器数据采集系统中的数据融合研究[J].传感器与微系统，2014，33（3）：52-54.

[8]那光宇.車辆生产管理系统的设计与实现[D].长春：长春工业大学，2018.

[9]王雷，王传磊.车联网及关键技术的应用分析[J].物联网技术，2018，8（7）：63-65.

[10]夏一铭，郭泽洲.大众对车联网系统认知程度及功能需求分析[J].物联网技术，2018，8（2）：106-108.