FH Bielefeld
University of
Applied Sciences

Sturzerkennung im Smart Home

Embedded Systems, Sturzerkennung, Aktivitätenerkennung, Smart Home

Fachhochschule Bielefeld
Fachbereich Campus Minden
Artilleriestr. 9
32427 Minden

Projektleitung
Prof. Dr. Dr.-Ing. Matthias König

Vertretung
Prof. Dr.-Ing. Martin Hoffmann

Laufzeit
April 2015 bis Oktober 2015

Projektförderung
Hochschulinterner Forschungsfond

Kurzbeschreibung
Das Forschungsprojekt beschäftigt sich mit der Entwicklung eines Systems zur Erkennung von Stürzen und grundlegenden Aktivitäten eines Menschen und der Einbindung des Systems in einen Smart Home Kontext. Die Erkennung von Stürzen und eine damit verbundene Alarmierung im Notfall betrifft insbesondere ältere Menschen, die sich möglicherweise nach einem Sturz nicht mehr helfen können.
Im Rahmen des Projekts findet eine prototypische Entwicklung von einem tragbaren eingebetteten System statt, das neben der Erkennung von Stürzen und Aktivitäten mittels Sensorik in der Lage ist, mit einem Smart Home bzw. intelligenten Gebäude zu kommunizieren. Für die Einbindung an eine Haussteuerung des Gebäudes wird außerdem eine entsprechende Empfangskomponente entwickelt.
Die Sturz- und Aktivitätenerkennung ist direkt auf dem eingebetteten System implementiert. Es ist kaum größer als eine Euromünze und zeichnet sich durch geringe Kosten sowie einen geringen Energieverbrauch aus. Zudem lässt es sich durch seine kleine Größe problemlos an einem üblichen Gürtel befestigen.
Die Integration des eingebetteten Systems geschieht durch eine Empfangskomponente, die mit dem Hausautomationsbus verbunden ist. Zusätzlich ist das intelligente Gebäude mit Transpondern in den einzelnen Räumen ausgerüstet, was eine Lokalisierung des eingebetteten Systems im Gebäude ermöglicht.
Die Kombination aus Sturzerkennung und Lokalisierung im intelligenten Gebäude ermöglicht es, auf Stürze schnell und gezielt zu reagieren. So können beispielsweise Personen benachrichtigt werden und durch programmierbare Leuchtstreifen zur gestürzten Person geführt werden. Zukünfig kann durch die Erkennung von grundlegenden Aktivitäten einer Person, deren Lokalisierung und durch Einbezug weiterer Smart Home Sensoren auf höherwertige Aktivitäten geschlossen werden.

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