Detection of human movement by near field imaging : development of a novel method and applications

The proportion of senior citizens is increasing, which requires more resources in the care services. The effectiveness of these services is proposed to be increased by remote monitoring of senior citizens living at home or in nursing homes. The monitoring can be performed with various types of sensors, but the solution presented here incorporates most of the functionalities found in related work in one comprehensive system. The system that was developed uses electric field sensing to detect human presence and movement. Falls and the vital functions of a fallen person can also be extracted from the signals. The sensor arrangement consists of a matrix of thin planar electrodes under the floor surface, which makes the system completely undetectable and discreet. It is not disturbed by shading or darkness and does not require a lot of computing power. Computer vision does not enjoy these advantages. Furthermore, no devices need to be worn and no batteries need to be charged, as with systems based on transponders worn by the subject. If identification is required, the system developed in this work does not rule out the use of transponders. The impedances of the electrodes are measured using a tuned transformer and a phase-sensitive detector. A signal-to-noise ratio of 37 dB has been achieved with this structure. The mean positioning error when observing people who are walking is 21 cm. Multiple people can be discriminated with a 90% certainty if the distance between them is 78 cm. The sensitivity and specificity in fall detection have been found to be 91% and 91%, respectively. The cardiac activity and respiration are clearly visible when a person lies prone or supine on the floor. A capacitive radio frequency identification (RFID) tag in a shoe was developed for person identification. The system developed here has been installed in a large nursing home. The nurses have indicated their satisfaction in a comprehensive questionnaire, which was conducted by a representative of the nurses. Positive feedback has also been obtained from a senior person living alone and from his family members

Piezoelectrically Actuated Linear Resonators on Ring-shaped Suspensions for Applications in MEMS Phase-sensitive Gyroscope

AbstractExcitation of linear resonators by means of thin aluminium nitride piezoelectric films processed on annular (ring-shaped) flexures was investigated. The in-plane resonance modes at 8-45kHz frequencies with quality factors >104 were measured for both single (uni-directional) and double (bi-directional) in-plane degree of freedom devices in vacuum. Annular springs have different spring constants for different directions of deformation allowing efficient decoupling of orthogonal modes in bi-directional symmetric devices. The primary application of the bi-directional resonators is in orbiting-motion MEMS gyroscopes that rely on phase-shift detection induced by external angular rates. To investigate the feasibility of differential piezoactuation for generation of motion in uni- and bi-directional devices by means of thin piezoelectric films processed on supporting annular springs, MEMS resonators were modelled, designed, fabricated and electrically characterized

Kapasitiivisen anturin elektroniikka

Väestön ikärakenne vanhenee merkittävästi lähitulevaisuudessa. Vanhenemisen luonnollinen seuraamus on lisääntynyt terveydenhuollon tarve. Tämä merkitsee lisääntyneitä kustannuksia vanhustenhoidon alalla sekä resurssipulaa henkilökunnan ja sijoituspaikkojen osalta. Tietotekniikan avulla pystytään mahdollistamaan pitkä omaehtoinen elämä, mikä korottaa henkilön elämänlaatua ja säästää resursseja. Toteutetulla järjestelmällä pyritään automatisoimaan osa vanhenevan henkilön tarkkailusta, jolloin hoitohenkilökunnan ja kotihoitajien resurssit jakaantuvat tehokkaasti kiertokäyntien ja muiden toimien kesken. Tutkittavalla menetelmällä mitataan ihmisen aiheuttamia muutoksia lähikentässä. Mitattavan tilan lattia varustetaan kapasitiivisilla antureilla, joiden kautta kulkevaa vaihtovirtaa mitataan herkällä ilmaisuelektroniikalla. Anturimaton aktiivisista alueista tunnistetaan kaatumiselle tyypillisiä kuvioita, jolloin aloitetaan henkilön elintoimintosignaalin mittaus. Elintoimintosignaali saadaan vahvistamalla ja suodattamalla voimakkaasti perussignaalia. Toteutetulla järjestelmällä pystytään seuraamaan liikkuvan henkilön sijaintia suurella tarkkuudella, jos liikenopeus pysyy hitaana tai henkilö seisoo paikoillaan. Jos liikenopeus kasvaa, paikannustarkkuus putoaa tyydyttävälle tasolle. Elintoimintosignaalista pystytään toteamaan paikoillaan makaavan henkilön sykkeen ja hengityksen taajuus. Järjestelmä soveltuu nykyisellä toteutuksellaan hyvin henkilön liikkeen ja elintoimintojen mittaamiseen laboratorio-oloissa. Laitteisto tarvitsee jatkokehitystä, jotta pilottiasennukset olisivat mahdollisia. Jatkokehityksen tuloksena syntyvä tuote soveltuu vanhustenhoidon lisäksi kulunvalvontaan ja taloautomatiikan ohjaukseen

Yrittäjyyden psykologia: tutkimus yrittäjämielen, motivaation ja sinnikkyyden vaikutuksesta teknologia-alan yritysten menestykseen

Tässä opinnäytetyössä tutkittiin yrittäjyyden psykologiaa ja sen vaikutusta teknologiayritysten menestykseen. Opinnäytetyön tavoitteena oli selvittää, miten yrittäjämieli, motivaatio ja sinnikkyys vaikuttavat teknologiayritysten menestymiseen nykypäivän liiketoimintaympäristössä. Tutkimuksen keskiössä oli ymmärtää yrittäjyyden psykologiaa ja sen roolia teknologiayritysten menestyksessä. Tutkimus toteutettiin laadullisena tutkimusmenetelmänä ja tutkimukseen haastateltiin kahdeksaa teknologia-alan yrittäjää. Yrittäjiltä kysyttiin kuusi haastattelukysymystä, joilla pyrittiin saamaan syvempää ymmärrystä yrittäjyyden psykologiaan sekä vastauksia tutkimuskysymyksiin. Opinnäytetyön teoriaosuudessa käsitellään yrittäjyyden psykologiaa, yrittäjämieltä käsitteenä, motivaation vaikutusta yrittäjyyteen sekä sinnikkyyden vaikutusta yrittäjyydessä. Opinnäytetyön kolmannessa osuudessa käydään läpi tutkimuksen toteutusta ja valikoitua kohderyhmää. Luvussa käydään läpi myös aineistonkeruumenetelmä sekä aineiston analyysiin valikoitunut menetelmä. Opinnäytetyön neljäs luku keskittyy käsittelemään tutkimuksen tuloksia. Tutkimusten tulokset ovat jaettu neljään eri osaan; yrittäjämielen vaikutus yritysten menestykseen, motivaation merkitys yrittäjyydessä, sinnikkyyden rooli teknologia-alan yrityksissä sekä yrittäjyyden psykologisen puolen kokonaisvaikutus menestykseen. Luvussa viimeisenä on esitettynä myös sanapilvi kuvannollistamaan haastattelussa saatuja vastauksia. Viidennessä luvussa käydään läpi tutkimuksen tulkinta sekä johtopäätökset. Aluksi tutkimuksen tulokset tulkitaan ja analysoidaan, jonka jälkeen niistä tehdään yhteenveto. Opinnäytetyön viimeinen osuus on pohdintaosuus. Pohdintaosuudessa käydään läpi johtopäätökset ja niiden merkitys sekä jatkotutkimusehdotuksia, jotta tutkittavasta aiheesta pystyttäisiin saada laajempi käsitys. Pohdintaosuudessa arvioidaan myös opinnäytetyöprosessin kulkua, omaa oppimista sekä ammatillista kehittymistä

Floor Covering and Surface Identification for Assistive Mobile Robotic Real-Time Room Localization Application

Assistive robotic applications require systems capable of interaction in the human world, a workspace which is highly dynamic and not always predictable. Mobile assistive devices face the additional and complex problem of when and if intervention should occur; therefore before any trajectory assistance is given, the robotic device must know where it is in real-time, without unnecessary disruption or delay to the user requirements. In this paper, we demonstrate a novel robust method for determining room identification from floor features in a real-time computational frame for autonomous and assistive robotics in the human environment. We utilize two inexpensive sensors: an optical mouse sensor for straightforward and rapid, texture or pattern sampling, and a four color photodiode light sensor for fast color determination. We show how data relating floor texture and color obtained from typical dynamic human environments, using these two sensors, compares favorably with data obtained from a standard webcam. We show that suitable data can be extracted from these two sensors at a rate 16 times faster than a standard webcam, and that these data are in a form which can be rapidly processed using readily available classification techniques, suitable for real-time system application. We achieved a 95% correct classification accuracy identifying 133 rooms’ flooring from 35 classes, suitable for fast coarse global room localization application, boundary crossing detection, and additionally some degree of surface type identification