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Negli ultimi anni, l'avvento delle tecnologie indossabili, oltre alla rapida diffusione di dispositivi di consumo come smartwatch e smartband, ha favorito lo sviluppo di sistemi mobili e non invasivi in ambito healthcare, ossia per il monitoraggio di parametri vitali e attività motorie.
A tal propostito, ha assunto grande importanza lo studio dei movimenti del corpo durante le attività di vita quotidiana, detti ADL, al fine anche di rilevare movimenti innaturali come una caduta e, nello specifico, la caduta di individui con disabilità motorie come le persone anziane.
Le cadute accidentali, che spesso avvengono in ambito domestico, rappresentano per le persone anziane una delle principali cause di danni fisici, e ad una caduta segue spesso un lungo periodo di ospedalizzazione e convalescenza.
Nel caso delle persone anziane la possibilità di caduta è in generale più frequente che nelle persone più giovani, a causa di problemi deambulatori, allentamento dei riflessi, patologie sensoriali e così via.
Un importante problema connesso alle cadute è l'impossibilità di ottenere sempre tempestivamente l'intervento dei soccorsi, specialmente se la persona anziana vive da sola: a volte, anche se cosciente, essa può passare delle ore immobilizzata a terra prima che qualcuno si accorga della situazione.
Il ritardo nei soccorsi rappresenta una causa importante di aggravamento dei danni fisici riportati, oltre naturalmente che di quelli psicologici, ad esempio la paura nello svolgere nuovamente attività quotidiane. Inoltre, anche il solo sapere di non poter richiedere aiuto a seguito di eventuali cadute, può portare le persone anziane ad una sensazione di generale insicurezza e alla conseguente rinuncia a svolgere determinate attività o addirittura a rinunciare a vivere da sole.
Per consentire la rilevazione della caduta in modo da permettere un tempestivo intervento dei familiari o dei soccorsi, esistono diversi sistemi di fall detection, basati su differenti approcci e tecnologie, che effettuano il monitoraggio delle attività della persona e lanciano un allarme in caso di riconoscimento di caduta, in modo da permettere l’arrivo tempestivo dei soccorsi.
Alcuni sistemi sono basati su telecamere o sensori ambientali, costosi ed invadenti per l’ambiente in cui devono essere installati; altri sistemi, fra i quali ricade il dispositivo oggetto della presente Tesi, sono invece basati su sensori indossabili, e possono quindi funzionare in qualsiasi ambiente non definito a priori.
Il presente lavoro di Tesi consiste nello studio e progettazione di un dispositivo di rilevazione delle cadute indossabile ed autoalimentato, costituito in linea di principio da due sensori, un accelerometro ed un sensore di pressione atmosferica, un'unità di acquisizione ed elaborazione dei dati, ed un modulo GSM per l'invio di un SMS e/o una chiamata di aiuto a dei numeri determinati.
E' stato fatto uso del sistema iNEMO M1 dell'ST Microelectronics, comprendente l'unità di elaborazione e l'accelerometro; è stato poi utilizzato un sensore di pressione sempre dell'ST, l'LPS25H.
Per quanto riguarda le fasi di lavoro, inizialmente è stato fatto uno studio sulle cadute degli anziani e sui sistemi di fall detection presenti in commercio o in stato di ricerca, valutandone pregi e difetti; successivamente sono state definite prima le specifiche fuzionali e l'architettura generale, poi le specifiche tecniche del sistema, arrivando alla definizione dello schema elettrico, del layout e della scelta dei componenti.
Dal punto di vista del software, è stata sviluppata la comunicazione tra il sensore di pressione ed una board di sviluppo, sempre fornita da ST, in cui è presente una versione precedente di iNEMO, la versione V2.
A partire da tale sistema, è stata condotta una campagna di acquisizione dei dati accelerometrici e barometrici, al fine di ottenre una datalog utile allo sviluppo di futuri algoritmi di fall detection.