基于nRF5340开发套件的开源可穿戴式下臂支架

描述

Brief Anatomy <..>事物是如何自然运作的

肘关节由三块骨头组成：上臂骨（肱骨）和前臂的两块骨头（桡骨和尺骨）。肱骨底部有称为上髁的骨质突起，前臂的几块肌肉从这里开始运动。肘外侧（外侧）的骨性突起称为外上髁。

网球肘是炎症，或者在某些情况下，是连接肘部外侧前臂肌肉的肌腱微撕裂。前臂肌肉和肌腱因过度使用而受损——一次又一次地重复相同的动作。这会导致肘部外侧疼痛和压痛。毫不奇怪，打网球或其他球拍运动会导致这种情况。但是，除了运动之外的其他几项运动和活动也可能使您处于危险之中。

 

网球肘有很多治疗选择。在大多数情况下，治疗涉及团队方法。初级医生、物理治疗师，在某些情况下，外科医生一起工作，提供最有效的护理。虽然健康市场上有许多可用于在初级阶段提供缓解的牙套，但仍然没有一个可以归类为“智能产品”。

i-Lbow 的特点：

i-Lbow是一款基于 Nordic Semiconductor 最新nRF5340 开发套件的开源可穿戴式下臂支架，具有主动式自调节肩带，可根据人体抓握模式自动调整伺服电机。

 

i-Lbow 基于惯性测量单元支持的 ML 模型实时检测运动状态，并相应地调整支架松紧度以实现完美贴合，灵感来自C-EXO E-Knee 系统。

此外，该系统基于机器学习模型对抓握模式、正常和严格的活动状态进行分类，并在 Edge-Impulse Studio 中进行训练。i-Lbow 还具有手臂上的健康监测（心率和 SPO2）和周围环境感应（温度、湿度、eCO2 和 TVOC 浓度）。

ATtiny3217 与 nRF53DK 结合使用，通过 UART 获取分类推断并按程序调整伺服电机角度，从而拉伸/压缩肘侧魔术贴胶带。MAX30102 传感器也连接到 ATtiny，因为 SP02 算法已经由 sparkfun 提供，并且开发时间范围阻碍了从头开始编写 SPO2 代码。

DTB（设计-测试-构建）循环

 

 

 

 

1 / 11 •机械。nRF5340DK的尺寸

 

Nordic Semiconductor 为 nRF5340DK 提供了PCB 项目文件，这些文件被导入 Altium-designer，3D 模型被部署为 STEP，进一步调整到 Fusion360 并发布到Grabcad 社区。之后建造了一个外壳并用 ABS 进行了 3D 打印。

LVGL 和 EdgeLine：

 

 

 

 

1 / 4 • EdgeLine GUI 编辑器..(LVGL)

 

LVGL 现在带有它的原生 UI 编辑器，即 Edgeline，虽然处于测试阶段。它有助于通过其干净的界面构建您的最终结果。或者，您可以使用 Web 实用程序（字体和图像转换器）来创建自定义 UI。显示兼备代码和补丁由 NordicSemi 开发人员在其精彩的网络研讨会会话中提供，并根据我们的要求进行了调整。

传感器测试：

 

 

 

 

1 / 5 • IKS01A3 屏蔽测试。

 

在项目开发过程中遇到了许多挑战，包括创建新的传感器接口、硬件//设备树覆盖和构建，但通过 DevZone 社区成员、开发人员和竞赛管理者的共同努力，几乎每一个障碍都得到了有效的处理，从而产生了适当的工作解决方案。提供的 Edge Impulse 示例证明对我们的项目非常有用，并根据传感器 (MPU-6050) 进行了修改。

i-Lbow Sensor 数据采集和模型训练：

 

 

 

 

1 / 21 •原始 (x,y,z,l,m,n) 信号

 

为了识别运动状态，我们的工作范围使用了 MPU6050 IMU 传感器，该设备在 SES 中编程并通过数据转发器实用程序连接到 Edge Impulse Studio。标记了三个类：IGP（握把）、正常和活动，并且根据连续运动识别示例训练传感器。在执行运动分类、模型训练和验证测试后，该模型被部署为 C++ 库并使用 West 实用程序构建。

i-Lbow 的总装：

 

 

 

 

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结论：

就个人而言，与 Nordic Semiconductor 和 Zephr-RTOS 环境合作构建我们的原型是一次很棒的经历。Nordic Semiconductors 已注册商标，可在医疗保健和资产跟踪领域构建低成本和高能效的应用程序。

我想通过与 nRF Cloud 和 OpenSense（用于实时逆运动学可视化）的集成以及在定制的 PCB 上集成类似于基于手腕的血压监测的微型有源袖带来进一步开发设备，这将有助于减少整个系统的体积，该系统目前代表了光环游戏系列中士官长 (John-117)的外装。