第1章绪论

1.1研究背景与意义

随着全球人口结构加速向老龄化转型，我国60岁以上老年人口占比持续攀升，养老服务需求与供给之间的矛盾日益凸显。传统家庭养老模式受限于子女工作繁忙、时间碎片化等因素，难以实现24小时实时监护；机构养老则面临资源紧张、成本高昂等问题，导致大量老年人处于“空巢”或“半失能”状态，其安全与健康管理成为社会关注的焦点。在此背景下，依托物联网、传感器技术与移动通信技术的智能家居养老系统，为解决老龄化带来的养老难题提供了全新路径。

当前，市场上的养老监测设备多存在功能割裂、智能化程度不足等问题：部分设备仅能实现单一参数监测，缺乏对老年人健康状态的综合评估；数据传输依赖蓝牙或Wi-Fi，受限于距离与信号稳定性，难以实现远程实时监护；预警机制多停留在本地声光报警层面，缺乏与监护人的即时联动，导致危险发生时响应滞后。此外，现有系统对老年人日常行为习惯及居住环境安全的关注不足，难以构建全方位的安全防护网。

基于此，研发一套集成多维度监测、智能预警、远程交互与环境适配的智能家居养老系统具有重要现实意义。该系统不仅能通过多传感器融合技术，实时捕捉老年人的生理指标、运动状态及居住环境参数，还能通过4G模块实现数据云端存储与监护人即时通讯，结合语音控制与定时提醒功能，满足老年人便捷生活需求。这一设计既填补了现有养老设备功能分散的空白，又为构建“安全监测-健康管理-智能交互”一体化的养老模式提供了技术支撑，对提升老年人生活质量、缓解社会养老压力具有重要实践价值。

1.2国内外研究现状

在全球老龄化加速的背景下，智能家居养老系统已成为国内外研究热点，其核心围绕健康监测、安全防护、智能交互三大方向展开技术探索与实践应用。

国外研究起步较早，技术体系相对成熟。欧美国家依托物联网与人工智能技术优势，在多传感器融合算法与远程监护平台搭建上表现突出。例如，美国麻省理工学院媒体实验室研发的“老龄化友好型智能家居系统”，通过部署加速度传感器、红外传感器等设备，实现对老年人日常活动轨迹与跌倒风险的实时评估，其跌倒检测算法采用机器学习模型，结合步态特征与姿态变化数据，准确率可达90%以上。欧洲多国则注重跨学科协作，如芬兰的“智慧护理公寓”项目，将心率、血氧等生理参数监测模块与环境传感器（温湿度、空气质量）集成，通过4G/5G网络接入医疗云平台，实现医护人员对老年人健康数据的远程分析与干预。不过，国外系统多依赖高端传感器与定制化硬件，成本较高，且在适配不同文化背景下的养老习惯（如家庭式养老场景）方面存在局限性。

国内研究则更侧重实用性与本土化需求，近年来呈现快速发展态势。在健康监测领域，国内团队普遍采用STM32等性价比高的单片机作为核心控制器，集成心率血氧模块（如MAX30102）、体温传感器（如DS18B20）等，实现生理参数的实时采集与本地显示，相关研究在传感器校准算法与低功耗设计上不断优化，例如通过动态调整采样频率降低设备能耗。安全防护方面，国内对跌倒检测的研究多结合ADXL345与MPU6050传感器，通过阈值判断与姿态识别算法提升检测灵敏度，并依托4G模块（如SIM800C）实现短信报警与云端数据上传，满足家庭监护需求。此外，国内研究更注重功能集成，如将用药提醒、语音控制（基于离线语音识别芯片如LD3320）等适老化功能融入系统，典型案例包括高校研发的“社区智能养老终端”，通过整合环境监测（DHT11、MQ-2）与家电控制功能，提升老年人生活便利性。但国内研究仍存在不足，如部分系统的传感器数据融合算法精度待提升，云端平台的数据挖掘与预警模型尚未形成标准化体系，且不同设备间的兼容性问题影响了规模化应用。

总体而言，国内外研究均致力于通过技术手段破解养老难题，但国外侧重算法创新与平台化建设，国内聚焦功能集成与成本控制，未来需在跨设备协同、智能决策算法优化及适老化设计精细化等方面深化研究。

1.3研究内容与方法

本设计以STM32单片机为核心，构建多传感器融合的智能家居养老系统，研究内容涵盖硬件集成与软件开发两大维度。硬件方面，集成ADXL345加速度传感器、心率血氧传感器、体温传感器、MPU6050步态传感器、DHT11温湿度传感器、MQ-2烟雾传感器及4G模块，实现人体生理参数、运动状态、环境信息的采集与远程通信；软件层面，开发数据处理算法，实现摔倒检测、步数统计、异常参数判断，并设计OLED显示界面、定时提醒程序及语音控制逻辑。研究方式采用模块化开发，先完成各传感器的校准与单功能调试，再通过STM32实现多模块数据融合，结合4G模块搭建云端数据传输与短信报警机制，最终通过系统联调优化参数阈值与响应速度，确保功能稳定可靠。