基于人体ECG信号监测的汽车座椅研究

胡瑄

摘 要：设计了一种基于驾驶员生命信息个性化监测的汽车座椅，通过安装在汽车座椅上的集成医疗传感器系统，对驾驶员生命信号进行监测。使用容性耦合传感器，对驾驶员运用电容式心电检测技术，获取人体ECG（心率）信号。设计了系统硬件结构，设计了包括数据采集和处理在内的电路，比较了传感器组处于不同位置的下QRS（心电图波群）值，解决了传感器最佳安装位置问题。实验结果证明：该系统能够较好的记录驾驶员人体ECG信号，测试结果能够在医学上判断出驾驶员身体状况是否处于良好状态。

关键词：汽车座椅 智能化 生命信号 ECG信号 监测技术

近年来我国汽车行业发展日渐成熟，随着家用汽车的不断普及，人们关注汽车座椅的舒适性同时，也更加关注它的安全服务方面性能[1]。

人口结构的改变，社会上出现了越来越多的老年汽车司机，因此在汽车行驶过程中，对驾驶员的身体状况进行实时监测势在必行。传统的汽车座椅控制系统已经无法满足人们新的需求，更安全、更舒适、智能化及健康化体验将成为未来汽车智能座椅的方向[2-3]。通过智能汽车座椅对驾驶员身体状况实时监测，将有助于提高汽车行驶的安全性，避免由于驾驶员身体状况变化而造成交通事故的发生。本文设计一种嵌入式结构智能汽车座椅，通过汽车集成医疗传感器系统，对驾驶员ECG（心电信号）实时监测，在系统内进行数据分析，同时给出指标参数随时间变化的特性曲线图，自动识别驾驶员健康情况是否正常。

1 总体方案

传统方式对人体生命特征监测的方法有很多种，例如人体呼吸监测方法有：电阻抗呼吸测量法、温度传感器法、压力传感器法等。脉搏跳动测量方法有：光电式脉搏波测量法[4]。由于有线连接式测量技术会影响汽车驾驶，上述装置无法满足汽车座椅对驾驶员生命体征监测，存在一定的局限性。

非接触测量技术常用的有多普勒雷达生物信息传感器，工作频率有2.4GHz和5.8GHz两种，但多普勒雷达传感在射频架构和多普勒信息解调等方面仍存在缺陷[5]，这一问题严重妨碍了多普勒雷达传感在非接触生命信号检测中的实际应用。

1.1 系统结构框图

本文运用电容耦合电测量方法对驾驶员生命信测量，其方法是心电信号通过电容耦合的方式进行数据采集，采集的信号经过滤波、放大、A/D转换后，送到单片机中进行数据分析与处理，其系统方框图如图1所示。

2 嵌入式电容耦合心电监测系统设计

建立一个嵌入式结构系统，通过多个传感器对驾驶员身体状况进行数据采集，将采集到的电信号滤波，经过数模转换（A/D），传输到中央处理器中进行数据分析与处理，通过无线蓝牙实现数据通信[7]。通过上述系统对驾驶员生命信息ECG（心电信号）进行监测。

2.1 电容式心电监护ECG电路设计

ECG（心率）是指心脏在每个心动周期中，由起搏点、心房、心室相继兴奋，伴随着心电图生物电的变化，通过心电描记器从体表引出多种形式的电位变化的图形。在本文中使用基于容性耦合原理的接触式心电传感器，其电路原理框图及等效电路图如图2所示。

其中，电阻Rins、Rcloth分别表示绝缘层与织物层，图中Cins表示绝缘层电容值，Rcloth则表示布料电容特性值，在本设计中绝缘层面积为Ains=4cm×8cm，厚度dins=0.2cm，电阻率ρins=5·1016Ωcm，系数εr=2.3[8]，假设绝缘层厚度均匀，Rins和Cins分别计算如下：

其中，系数ε0=8.854·10-12，织物厚度相对较小，通常纯棉织物厚度大约平均为dcloth=0.25mm，其电极耦合面积为Acloth=32cm2，系数εb=1（主要考虑空气）[9-10]，Ccloth可以计算出如下：

事实上，按照织物参数εb实际值计算，Ccloth值会有所增加，另一方面，附加织物层会使得Ccloth值有所增加，正常情况下由于Rcloth比较大（约几个GΩ），所以上述情况可以被忽略掉[10]。然而，湿度的影响，例如人体大量出汗可能会导致Rcloth下降的比较多（下降到约几个KΩ），因此电极耦合阻抗Zcouple可以计算如下：

Zcouple和ZE构成了一个分压器，与所有的人体信号监测相同，ECG信号连续心电监测需要两个有源电极，为了提供一个电位，这两个信号后面接上运算放大器[9]。实践中，任何环境电压与人体耦合会产生共模电压VCM，由于运算放大器的CMRR（共模抑制比）有限（在本设计中CMRR=115dB），共模电压会对输出信号电压产生干扰（见图3），必须尽可能的减小。

2.2 共模效應处理

为了最大限度地减少VCM，将电极不均匀性转化为运算放大器输入端的差分信号VD，通过虚拟电桥电路进行处理，其原理见图4所示。

考虑到布料的不均匀性以及电极接触不同人体的差异性，耦合阻抗Zcouple1和Zcouple2在无限共模抑制比情况下，ZE1≈ZE2=常数，输入差值VD≠0。另外一个最大限度减小共模信号VCM的原因是，它在运算放大器输入端会产生差分信号。

2.3 监测电路原理图

在传统电路中，为了减少共模效应，会通过参考电极的负反馈进行主动补偿[10]。假设所有的电极耦合阻抗主要是容性（即C1和C2），见图7所示，在本设计中采用一种电容式“驱动电路”进行ECG信号测量，其中Cp为虚拟耦合电容，活动电极的输出信号通过反向放大反馈-2RF/RA，相当于绝缘金属箔C3，VIM表示浮动电子与接地之间电位差，VG则表示身体与地之间的电位，其测量电路原理如图5所示。

3 ECG智能检测系统实现

3.1 数据采集

监测传感器是一组带有容性阻抗的线圈，通过传感器对人体背部进行数据采集，实现ECG数据检测，传感器安装在驾驶员座椅靠背上，与控制电路组成一体化监控系统。优化电极组合位置，可以很好的提高数据采集精度，通过实验，我们研究了各种电极位置组合，得到了QRS数据（QRS波是心电图上的一个波群，代表心室肌除极的电位变化，正常的QRS波群时间在0.06～0.10秒）[15]，位置组合情况见图6所示。

我們测量了不同电极位置组合情况下QRS振幅，如表1所示，实验表明电极倾斜排列比水平放置产生更高的灵敏度。事实上，相对横轴，当正面测量在胸部上，典型心脏电轴在-300至+900之间变化，最佳监测值是300至600，这很适合背部测量。

3.2 硬件结构

智能监控系统安装在汽车座椅背部，座椅上装有容性耦合传感器，使用垫片、线圈以机械方式连接安装到金属座椅骨架上，监测电路集成安装在驾驶座椅靠背上，驱动平面由导电面积680cm2，每个电极表面间隙为1cm，厚度0.5mm的导电纺织品实现。主动电极被固定，到垂直中心的距离为12cm，水平距离为13cm如图7所示。

感器监测的数据进行数模转换，传输到微处理器MSP430，对数据进行处理，信号以1000HZ采样频率进行转换，通过无线蓝牙数据传送方式，传送到下位机（支持蓝牙功能的笔记本），通过计算机应用程序用于数据处理和存储。

4 实验结果

在不同的驾驶场景下测试了汽车座椅ECG监测系统，在所有的试验中，受试者都穿着正常的棉质衬衫厚度0.3mm，棉质裤厚度1mm。所有的测量结果都是在正常的呼吸条件下进行的，没有任何高压运动。用所设计的系统在不同汽车驱动状态下获得的ECG信号，如图8所示。

实验表明，汽车座椅监测系统在汽车不同工作状态下：发动机关闭状态（a）、怠速转态（b）、行驶速度100Km/s状态下，可以很好的记录驾驶员人体ECG信号，测试结果能够在医学上判断出驾驶员身体状况是否处于良好状态。

5 结语

本文提出了一种汽车智能座椅监测驾驶员生命信息概念，设计了嵌入式电容耦合心电监测汽车座椅系统，通过容性阻抗传感器对驾驶员ECG数据采集，对比了传感器位于不同测试位置所得到的数据，获得传感器最佳组合位置，即最佳监测值是两个传感器位置相对垂直中心300至600之间。建立了汽车座椅监测硬件结构，通过测试该系统能够较好的记录驾驶员ECG信号，测试结果能够在医学上判断出驾驶员身体状况是否处于良好状态。一旦出现驾驶员身体异常情况，该系统装置能够通过告警方式提醒驾驶员停止驾驶，使得驾驶员对自己的身体情况动态了解，进一步提高汽车行驶安全性。

基金项目：江西省教育厅科学技术项目（GJJ212818）；景德镇市科技计划项目（20212GYZD001-01）。

参考文献：

[1]刘建军，张艳芬.浅谈汽车智能制造[J].汽车实用技术，2018（1）：2-5.

[2]崔玉明，余宁，王晓阳，等.长城汽车智能制造研究与实践[J].汽车文摘，2020（6）：25-29.

[3]Yang G，Body sensor net works[J]. Springer，London，2006.

[4] Pantelopoulos A，Bourbakis N，et al. A survey on wearable sensor-based systems for health mon- itoring and prognosis[J]. IEEE Tran Syst Man Cybern C Appl Rev，2010，40（1）：1-12.

[5]Geisheimer J. RVSM-radar vital signs monitor[J]. IEEE Poten，1998，17（5）：21-24.

[6]Ichapurapu R，Jain S，John G，et al. A 2.4 GHz non-contact biosensor system for continuous vital-signs monitoring[C]//10th Annual IEEE wireless and microwave technology conference，2009.

[7]Voisin A，Bombardier S， Levrat E， Bremont J， et al. Sensory features measurement of the und-er-thing length of car seat[C]//IEEE world con-gress on computational intelligence，Anchorage，Alaska，USA，1998.

[8]Leonhardt S，Aleksandrowicz A，et al. Non-contact ECG monitoring for automotive application[C]//5th International workshop on wearable and implantable body sensor networks，Chinses：University of Hong Kong，2008.

[9]Lim Y，Kim K，Park K，et al. ECG recording on a bed during sleep without direct skin-contact[J]. IEEE Trans Biomed Eng， 2007，54（4）：718-725.

[10]Kim K，Lim Y，Park K，et al. The electrically non-contacting ECG measurement on the toilet seat using the capacitivly coupled insulated electrodes[C]//26th EMBS conference，USA：San Fran cisco，2009.