通过无线电检测人们所在位置,以及呼吸和心率

IEEE电气电子工程师学会 2019-08-13 21:30

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类似 Wi-Fi 的无线电设备可用于

检测人们所在位置,以及呼吸和心率

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当我还是个小男孩的时候,我曾希望自己身上能有一些惊人的超能力,比如透视眼或读心术。很多孩子都有这样的梦想,但我那想象力丰富的小脑袋却无法想象,有一天我会把这些超能力变成现实,更无法想象我会向美国总统展示这些能力所带来的可能性。不过,20年后,它确实发生了。
当然,其中并没有魔法或科幻情节,只有新的算法和巧妙的工程设计,使用无线技术感知附近发射器发出的无线电波的反射。我和麻省理工学院的同事们所采用的方法依赖的是便宜且易于安装的设备,不比安装无线路由器难多少。
这些成果如今在现实世界中得到了应用,能够帮助医学研究人员和临床医生更好地评估那些会影响人们步态和活动能力的病情发展。基于这项技术的设备将很快投入市场。未来,它们可以用来看护家中的老年人,在他们跌倒时发出警报。与目前医疗警报系统的用户不同,被看护人不必佩戴配有无线电设备的手镯或吊坠。这项技术还可以用来监测新生儿的呼吸和心跳,也不需要婴儿娇嫩的皮肤接触传感器。
你可能想知道这种基于无线电的传感技术是如何工作的。如果是这样,请继续往下读,我将在接下来的内容里讲述我们是如何提高系统灵敏度和复杂性的。
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一切始于2012年,也就是我成为麻省理工学院的研究生后不久。我和我的导师迪娜•卡塔比(Dina Katabi)正在研究一种让Wi-Fi网络更快传输数据的方法。我们在移动机器人上安装了Wi-Fi设备,让机器人自己导航到房间内数据吞吐量最高的地方。每隔一段时间,我们的吞吐量就会神秘地大幅下降。最终我们发现,有人在相邻的走廊上走动时,会对我们房间的无线信号形成干扰。

我们早该预料到这一点。众所周知,无线通信系统容易受到电磁噪声和干扰的影响,工程师们一直在致力解决这个问题。亲眼目睹这些影响让我们对自己的研究有了完全不同的看法。我们想知道这种由行人引起的“噪声”是否可以作为了解附近环境的新信息来源。我们能使用一个对着墙的Wi-Fi设备,在电脑屏幕上看到墙后的人是如何移动的吗?

我们认为这应该是可能的,毕竟墙壁不会阻挡无线信号。即使路由器在另一个房间,你也可以连接Wi-Fi。如果有人在墙的另一边,你在这一边发出的无线信号会反射到他(她)的身上。自然,当信号穿过墙,反射回来,再穿过墙,它就会大幅减弱。但如果我们能以某种方式记录下这些微小的反射,在某种意义上,我们就能透过墙看到东西了。
利用无线电波探测墙另一边的情况以前也做过实验,不过使用的是复杂的雷达设备和昂贵的天线阵列,而我们想要使用的设备和你在家里创建的Wi-Fi局域网没有太大差别。
开始将这个想法付诸实验时,我们发现了许多实际的复杂情况。首先是墙本身,它的反射强度是墙外反射强度的1万到10万倍。其次是无线信号不仅会在墙壁和人体上反射,还会在其他物体上反射,包括桌子、椅子、天花板和地板。我们必须想出一种方法来抵消所有其他的反射,只留下来自墙后面人的反射。
为此,我们最初使用了两个发射器和一个接收器。首先,我们从一个发射器发出一个信号,并测量回到接收器的反射。接收到的信号主要是来自墙上的一个大型反射。
第二个发射器也是如此。它接收到的信号也是来自墙壁的强烈反射,但是反射幅度以及发射信号和反射信号之间的延迟略有不同。
随后我们调整了第一个发射器发出的信号,使其反射抵消第二个发射器产生的反射。这样做之后,接收器就不会记录墙上强大的反射。只有那些没有被抵消的反射(比如来自从墙后移动的人的反射)才会被记录下来。这样,我们就可以在不让接收器承受过多墙壁反射的情况下,增强两个发射器发出的信号。事实上,我们现在有一个系统可以抵消所有静止物体的反射。
接下来,当一个人在相邻的房间里走动时,我们会集中精力检测他(她)。为此,我们使用了逆合成孔径雷达技术,这种技术有时用于海上监视和雷达天文学。通过我们的简单设备,这个方法能够很好地探测出墙后是否有人移动,甚至可以测量其移动方向,但它没有显示此人的位置。
随着研究的推进,研究生扎卡里•卡贝拉(Zachary Kabelac)和罗伯特•米勒(Robert Miller)教授也加入了我们的团队。我们对系统进行了修改,使其包含更多的天线,操作起来不像Wi-Fi路由器,更像是传统的雷达。
人们通常认为,雷达设备会发出简短的无线电脉冲,然后测量反射回来的延迟。这在理论上是可行的,但技术上却很难做到。我们使用了一种更简单的方法,称为调频连续波雷达,通过比较发射波和反射波的频率来测量距离。我们的系统在5 000到7 000兆赫之间运行,传输的信号只有Wi-Fi信号强度的0.1%,可以确定几厘米远的物体的距离。
使用一个发射天线和多个安装在不同位置的接收天线,我们可以测量每个发射-接收天线对的无线电反射。这些测量数据显示了无线电信号离开发射器,到达隔壁房间的人并被反射回接收器所花费的时间(通常是几十纳秒)。将这个很短的时间间隔乘以光速,就得到了信号从发射机到人再回到接收机的距离。这是中学几何课上的知识。这个距离可确定一个椭圆,两个天线位于椭圆的两个焦点。在隔壁房间产生反射的人一定位于该椭圆上的某个位置。
通过两个接收天线,我们可以画出两个这样的椭圆,它们在人所处的位置相交。如果接收天线超过2个,就有可能在三维空间中将这个人定位。例如,你可以分辨出这个人是站着还是躺在地板上。如果要用这种方法定位多人,可能会有难度,但我们后来的研究表明,有了足够的天线,这也是可行的。

为这样的系统设计应用程序很容易。智能家居可以跟踪居住者的位置,调整不同房间的供暖和制冷。也可以监测老年人,以确保他们没有摔倒或因其他情况无法动弹,而且这些老年人不需要佩戴无线电发射器。我们甚至开发了一种方法,让我们的系统能够跟踪某人的手臂动作,用户只要指向灯光或电器,就能够对它们进行控制。

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我们研究团队的下一步自然是捕捉墙外的人的轮廓,新增团队成员包括了研究生许承郁、毛洪姿(Hongzi Mao,音)和佛瑞多•杜兰德(Frédo Durand)教授。
其中的根本挑战是,在Wi-Fi频率下,来自人体某些部分的反射会反弹到接收天线,而其他反射会向其他方向发射。所以我们的无线成像设备会捕捉一些身体部位而忽略其他部位,而且我们并不知道捕捉到的是哪些身体部位。
我们的解决方案非常简单,我们汇总了随着时间的推移得到的测量值。这是可行的,因为当一个人移动时,暴露在无线电波中的是不同的身体部位以及同一身体部位的不同角度。我们设计了一个算法,使用人体模型来拼接一系列反射快照,然后,我们的设备就能够重建一个粗略的人体轮廓,显示出其头部、胸部、手臂和脚的位置。
虽然这不是超人的透视眼,但考虑到人们对隐私的担忧,低分辨率可能会是一种特点而不是缺陷。我们后来证明,在机器学习分类器的帮助下,使用这些影子般的图像的分辨率就足够识别不同的人。我们的系统还可以用于在几厘米范围内跟踪用户的手掌,这就意味着未来我们也许能够检测手势。

最初,我们假设的是该系统只能跟踪一个正在移动的人。有一天,我要求测试对象在设备的初始化阶段保持静止。虽然系统被设计为忽略静态对象,但它还是准确地记录了人的位置,我们对此感到非常惊讶。更仔细地观察设备的输出后,我们发现拍摄对象的原始无线电图像正在不时出现和消失,其周期性与他的呼吸相符。我们还没有意识到,该系统可以使用这种低功率无线信号在典型的室内环境中捕捉人类呼吸。当然,其原因在于与胸部扩张和牵引相关的轻微运动会影响无线信号。发现这一点后,我们对系统和算法进行了改进,以便准确监测呼吸。

早期的文献研究表明,利用雷达探测呼吸和心跳是有可能的,更仔细地观察接收到的信号后,我们发现我们还可以测量人的脉搏。这是因为,心脏在泵血时产生的力会导致身体不同部位以微妙的方式振荡。虽然这些运动的幅度很小,但即使是在有大量无线电噪声和多个受试者在周围移动的环境中,我们的算法也可以将其放大,并可以高精度地追踪,这也是早期研究人员没能实现的。

显然,这一发现能够实现重要的实际应用,所以我们很兴奋地成立了一家名为Emerald的公司,以便将我们的研究商业化。我们以Emerald的名义参加了麻省理工学院10万美元创业大赛,并进入了决赛。虽然最终未能获奖,但还是被邀请在2015年8月的白宫“演示日”(Demo Day)上展示我们的设备,这是美国前总统巴拉克•奥巴马组织的一个活动,旨在为全美各地的创新活动提供展示的舞台。
向总统演示自己的工作让人激动不已。他看到了我们的系统检测到我摔倒,并监控我的呼吸和心跳。他指出,该系统可以用作一个很好的婴儿监测器。事实上,我们做过的最有趣的测试之一就是对熟睡的婴儿进行测试。
普通婴儿监测器上的视频显示的内容并不多。配备了我们的设备后,监测器就可以轻松地测量婴儿的呼吸和心率。这种方法也可用于医院监测新生儿和早产儿的生命体征。这些婴儿的皮肤非常敏感,因此很难在他们身上连接传统的传感器。
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大约3年前,我们决定尝试用无线信号感知人类的情绪。为什么不呢?当一个人兴奋时,他(她)的心率会加快;感觉幸福时心率会变慢。不过我们很快意识到,仅仅靠呼吸和心率是不够的。毕竟,当我们生气的时候,我们的心率也会比较快,而悲伤的时候,心率也会比较慢。
过去情感计算领域的研究曾试图通过视频、图像、声音、脑电图(EEG)与心电图(ECG)等方式来识别人类的情感,而我们了解到,识别人类情感最重要的标志是心跳之间毫秒级的变化。这比平均心率更难测量。与峰值非常明显的心电信号不同的是,我们的无线设备上的心跳信号的形状无法预知,而且信号非常嘈杂。为了克服这些问题,我们设计了一个系统,该系统从无线反射的模式中学习心跳信号的形状,然后使用这个形状来恢复每次心跳的时长。
利用这些心跳信号和人的呼吸模式的特征,我们训练了一个机器学习系统,把这些特征分为4种基本情绪状态:悲伤、愤怒、快乐和喜悦。悲伤和愤怒是负面情绪,但悲伤是一种平静的情绪,而愤怒与兴奋有关。快乐和喜悦这两种积极的情绪同样与平静和兴奋的状态有关。
通过在不同的人身上测试我们的系统,我们发现,针对同一个主体进行测试和训练时,它感知情绪的准确率达87%。即便没有使用受试者的数据对其进行训练,它识别受试者情绪的准确率仍然超过73%。
2016年10月,研究生赵明敏(Mingmin Zhao,音)、卡塔比和我发表了一篇有关该结果的学术文章并被大众媒体争相报道。几个月后,我们的研究激发了美国情景喜剧《生活大爆炸》的灵感。在这一集里,角色们借用了我们开发的设备,试图提高谢尔顿的情商。
虽然无线设备不太可能以这种方式给人提供帮助,但使用无线信号来识别人类的基本精神状态可能会有其他实际应用。例如,它有可能帮助像亚马逊Alexa这样的虚拟助手来识别用户的情绪状态。
还有许多其他可能的应用程序,我们才刚刚开始探索。如今,已经有200多个家庭安装了Emerald的原型机,它们可以监测测试对象的睡眠和步态。波士顿医疗中心、布里格姆妇女医院、马萨诸塞州总医院的医生们将利用这些数据研究阿尔茨海默症、帕金森症和多发性硬化症患者的病情进展。我们希望在不远的将来,任何人都能购买到Emerald的设备。
有人问我无线传感的下一步会怎样发展时,我的答案是反问他们最喜欢的超能力是什么。很有可能,这就是这项技术的发展方向。
文章来源:悦智网。发表在IEEE Spectrum上的英文原文可点击“阅读原文“查看。



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