Diseño y desarrollo de un sensor de movimientos basado en Arduino

Abstract

[ES] Este proyecto desarrollará un subsistema para rastrear a una o más personas en la casa y detectar la posible caída de los ancianos con un alto grado de precisión de acuerdo con los datos recopilados de los detectores de movimiento. Además, el proyecto desarrollará una aplicación móvil que puede obtener los datos de los detectores para presentar la distribución regional de la persona y alertar al usuario cuando el sistema detecta una posible caída. Se introducirá algún servicio web para ofrecer una asistencia más completa al usuario. Para la parte del hardware, el núcleo del detector de movimiento es el sensor PIR, en el que el sensor piroeléctrico puede responder a la radiación infrarroja del cuerpo para detectar el movimiento del ser humano frente a él y emitir la señal. Los detectores de movimiento deben transmitir los datos que recopiló al servidor de computación en la nube. Por lo tanto, el módulo de transmisión inalámbrica es necesario en el detector. Los detectores de movimiento existentes utilizan el módulo Bluetooth para conectarse al teléfono móvil. Sin embargo, la conexión en el sistema no es completamente estable. El proyecto intentará mejorar su estabilidad optimizando la arquitectura o considerando otros módulos. Para la parte de software, este proyecto contiene una aplicación basada en la plataforma Android y programada por JAVA. La aplicación tendrá una interfaz de Internet para obtener los datos del servidor de computación en la nube. La aplicación tendrá dos funciones básicas: la función activa para ver la distribución de área de la persona; y la función pasiva para alertar al usuario cuando el sistema detecta posibles caídas en la casa. La mayoría de los cálculos se ejecutarán en el servidor de computación en la nube. Cuando el servidor recibe datos de los detectores de movimiento, seguirá ejecutando el algoritmo. Cuando recibe una solicitud para ver el estado de la casa desde la aplicación cliente, transmitirá el estado a la aplicación. Y cuando encuentra que alguien parece caer de acuerdo con el algoritmo, enviará una alerta a la aplicación.

[EN] This project will develop a subsystem to track one or more persons in the house and to detect the possible falling of the elders with high degree of accuracy according to the data collected from the motion detectors. In addition, the project will develop a mobile app which can obtain the data from the detectors to present the person¿s areal distribution, and to alert the user when the system detects possible falling. Some web service will be introduced to offer more comprehensive assistance to the user. For the hardware part, the kernel of the motion detector is the PIR sensor, in which the pyroelectric sensor can be respond to the infrared radiation from the body to detect the human¿s motion in front of it and output the signal. The motion detectors are required to transmit data it collected to the cloud computing server. Thus, the wireless transmission module is necessary in the detector. The existing motion detectors use Bluetooth module to connect to the mobile phone. However, the connection in the system is not completely stable. The project will try to improve its stability by optimizing the architecture or considering other modules. For the software part, this project contains an app based on android platform and programmed by JAVA. The app will have an internet interface to get the data from the cloud computing server. The app will have two basic functions: the active function to see the person¿s areal distribution; and the passive function to alert the user when the system detects possible falling in the house. Most of the calculations will execute in the cloud computing server. When the server receives data from the motion detectors, it will keep executing the algorithm. When it receives a request to see the state of the house from the client app, it will transmit the state to the app. And when it finds someone seems to fall according to the algorithm, it will send an alert to the app.