复合型智能辅助行走装置的设计与应用场景分析

1 引言

随着全球人口老龄化加剧与残障人群出行需求提升，辅助行走装置已成为改善特殊群体生活质量的关键产品。根据联合国关于人口老龄化的标准界定，60 岁及以上人口占总人口的 10% 以上或 65 岁及以上人口达到总人口的 7% 以上，一个国家或地区便步入老龄化社会行列。截至 2022 年末，我国总人口达到 1.41175 亿人，其中 65 岁及以上老年人口为 20978 万人。这一数据不仅映射出我国人口结构的重大变迁，也是对社会保障体系的挑战。通过以上分析可以明显看出，我国正面临养老领域的重大挑战，并且老年人用品行业的发展跟不上老年人口总量的增长。现有市场上仍存在着许多问题，如产品类别细化程度不够,产品安全质量没有保证，产品市场定位不够清晰等[1]。通过调研，传统助行装置仅能满足基础居家支撑，在户外复杂路况、康复训练场景适应性差；现有智能拐杖虽集成定位、摔倒报警等功能，但存在功能碎片化、缺乏场景化模式切换、特殊场景覆盖不足，例如康复机构适配、公共场所导航缺失、操作复杂等局限[2]。在此背景下，研发“多功能整合、多人群适配、多场景覆盖”的复合型智能辅助行走装置，成为解决当前助行产品发展的核心方向。

2 研究现状及需求分析

2.1 国内助行产品研究现状

当前国内智能助行产品围绕“安全监测”与“基础辅助”展开，场景化设计存在明显短板，我们主要从下面三个方面阐述软硬件及功能方面的不足。例如硬件选型局限，主要体现在核心控制器以 STM32F103RCT6 等单片机为主，传感器多采用 PulseSensor心率模块、HT2828Z3G5LGPS 模块，通信依赖 SIM800A/GSM 模块，但硬件适配性局限于单一场景，缺乏多场景抗干扰设计[2]。功能集成碎片化也有不足：主流产品聚焦定位、摔倒检测与一键呼救，功能调用无场景联动。例如，蔡鑫斌团队通过 YOLOv5模型实现摔倒识别，但未结合居家低矮障碍、户外台阶等场景差异优化算法[3]；刘世龙团队通过三轴加速度传感器校正姿态，却未针对康复训练特定步态调整参数[2]。场景与交互不足对于用户是比较突出的问题，场景覆盖仅停留在基础居家与简单户外，缺乏康复机构专业训练、大型公共场所导航适配；无场景化模式切换，如户外强光下屏幕显示不清、康复训练数据采集频率不足；未结合场景简化操作，老年人紧急户外场景难快速调用呼救功能错误！未找到引用源。

2.2 目标用户的场景分析

产品设计的基础之一是用户的分析。通过深入了解用户的行为模式和特点，可以为后续产品设计提供重要的参考依据。在老年人产品设计中，首要任务是全面了解目标用户群体的生理和心理特征，以此为基础进行设计和开发[4]。之后需要对目标人群展开使用场景调查，充分把握目标人群在使用相关产品时的个体需要，深入挖掘目标人群的实际需求。

2.2.1 老年人场景需求

在居家方面，装置需要识别门槛、拖鞋等低矮障碍，监测浴室湿滑地面，支持一键呼叫社区网格员。对于菜市场、公园等户外场合，需要精准导航至目的地，识别路面凹陷、碎石，语音查询公厕、休息椅等便民设施。在超市、医院等公共场合，需要适配拥挤人群避障，定位电梯、无障碍通道，共享实时位置给家人。

2.2.2 视障、康复人士场景需求

在社区方面，需要语音播报餐桌、沙发等物品位置，去识别室内台阶、门框，避免碰撞。帮助我们精准识别盲道断点、公交到站信息，语音提示红绿灯状态。康复人群在居家康复场景中，用户需要能够按计划设定步态训练目标。同时，相关数据需能够同步至家庭医生，以便进行远程跟踪与指导。其次，在康复机构场景中，助行器需能够适配步态分析仪等专业设备，支持康复师远程调整支撑力度、步频等关键参数，并自动生成训练报告，以提升康复训练的精准性与效率。第三，在户外康复场景，设备应能够识别平缓路径，主动避开崎岖路面，并在用户心率过高时及时发出休息提醒，保障运动安全。

3 助行器设计实践

3.1 设计方案

助行器（Walking Aids），属于康复辅助器材的一种，主要用于帮助人站立和行走0。基于以上需求，以“安全保障、舒适便携、智能交互”为核心理念，集成五大功能模块开展了助行器设计实践，力求适配多类康复场景与不同用户群体。

健康监测模块集成了多项生理参数传感功能。使用 PulseSensor 心率传感器监测心率，范围 30–200 次/分，误差不超过±2 次/分；MLX90614 体温传感器监测体温，范围-70 至 380^∘C ，误差 ±0.3^∘C ；无创血压传感器监测血压，范围 60-200mmHg ，误差±3mmHg_ℓ 。该模块还可按不同康复场景自动调整采集频率。此外，通过在轮组与握柄加装压力传感器（量程 0–500N）。定位与通信模块采用双模定位设计，使用HT2828Z3G5L 芯片同时接收 GPS 与北斗信号，户外定位精度不超过 3 米，城市高楼环境中≤5 米，室内或康复机构内通过 Wi-Fi 辅助定位精度可达 2 米以内。紧急通信方面，搭载 SIM800AGSM 模块，依据场景智能选择呼叫对象，若多次呼叫无人接听，设备将自动转接 120 急救中心，并发送包含具体位置信息的短信。该模块还支持物联网对接，通过 Wi-Fi 接入阿里云 HaaS 平台，实现数据安全共享：居家时数据传至家人，康复训练时传至康复师，进入公共场所则对接管理系统，所有传输均经 AES-128 加密以保证用户隐私。智能交互模块集成了语音控制与场景切换功能，采用 ESP32-A1S 模块与百度语音识别技术，支持通过“切换居家/户外/康复模式”等指令自动调整传感器参数与功能优先级。同时提供场景化简洁指令。该模块还具备温控与显示功能，通过DS18B20 传感器监测环境温度，在冬季户外低于 10^∘C 时启动握柄加热器，夏季康复环境高于 28^∘C 则启动风扇降温。屏幕显示内容也随场景优化。结构与文创模块注重外观与实用性的结合。采用碳纤维主体结构，整机重量控制在 600–800 克，配以 Pu 握柄与透气棉、记忆棉腋托（附防水涂层），以及可双向变形的轮组设计：居家用时为水平轮，户外切换为垂直轮，康复模式下则为缓慢滚动状态，折叠后整体长度仅 50 厘米，兼顾便携与稳定。文创设计方面提供多款配色：居家款为米白或浅灰，户外款为荧光黄或橙红色，康复款则为浅蓝或淡绿，用户还可定制机身图案，以减轻医疗器械的冰冷感。各场景下均保留核心功能按钮，布局清晰，避免操作混淆。

3.2 关键技术

关键技术是实现智能助行装置多功能、多场景适配的核心支撑。首先是多场景适配技术。该技术支持传感器根据不同使用环境动态调整参数，例如在康复模式下步态监测频率可达每秒 1 次，而居家模式下生理参数采集频率则为每 5 分钟一次；预警距离也依场景设定，如居家 0.5 米，户外 3 米；摔倒识别算法中的角度阈值同样因场景而异。此外，双模定位融合技术将 GPS/北斗与 Wi-Fi 室内定位相结合，有效提升复杂环境下的定位精度。其次是智能联动技术。该技术实现了跨设备数据交互，能够与康复机构的步态分析仪、肌电仪等专业设备联动，实时同步用户训练数据；同时可对接商场、医院的导航系统，共享用户实时需求。 第三是低功耗与人性化技术。装置具备动态功耗调节能力，居家模式续航达 12 小时，户外 6 小时，康复模式 8 小时，非使用状态下自动进入休眠，功耗不超过 50mA 。户外还支持通过 5W 太阳能板补充能量，并配备无线充电功能，2 小时即可充满。在细节设计方面也充分体现人性化，如握柄增加夜间荧光标识，户外配备防雨罩，康复腋托设计有透气孔，从细微处提升多场景使用的安全性与舒适体验。

4 应用场景特征

4.1 居家与外出场景

居家环境相对固定，但存在低矮家具、门槛等地面隐患，用户活动集中于客厅、卧室、厨房和浴室，其主要需求是安全防护与便捷的日常交互。装置默认启动“居家模式”，优先使用红外传感器检测低矮障碍，通过 RFID 技术帮助定位常用物品。用户起床时可自动唤醒设备，通过语音寻找物品，遇到湿滑地面会提前预警，若发生摔倒意外，将自动呼叫家人。其核心价值在于将跌倒预警准确率提升至 98% ，物品定位时间大大缩短。

公共场所场景的用户群体涵盖老年人、视障人士。这类场景人流量大、空间布局复杂，用户，难以找到所需设施，常见活动区域包括超市、医院和地铁站，其对室内导航和应急协助需求突出。用户切换至“公共场所模式”后，装置利用 Wi-Fi 室内定位和无障碍设施导航功能，支持方言语音识别与紧急呼叫服务台，帮助老年人导航至医院诊室，辅助视障人士在超市找到特定商品区域，并在人群拥挤时提示绕行路径。其显著价值在于将用户独立寻找目的地的时间大大缩短，使求助次数减少，有力提升了特殊群体的出行尊严与自主性。

4.3 康复机构场景

康复机构场景面向正在接受专业康复训练的人群。该环境专业性强，以训练为核心，强调团体指导与精准数据监测，用户需要的是专业辅助与安全防护。康复师可从后台为其切换“康复模式”，以每秒 1 次的频率采集步态数据，支持分组管理和远程调整训练参数。训练中设备能实时纠正步态偏差，一旦检测到心率或步态异常，便自动暂停训练并提醒康复师。该场景下的核心价值是帮助康复师将评估时间大幅缩短，提高效率。

5 结语

本研究设计的复合型智能辅助行走装置，通过“模块集成+关键技术创新+场景适配”，解决了传统助行产品功能单一、场景覆盖不足的问题。装置以碳纤维轻量化结构为基础，集成健康监测、安全防护等五大模块，依托多场景适配、智能联动等关键技术，实现各种场景的精准适配，满足各类人群的差异化需求。实验与用户反馈表明，装置在各场景下的功能精度与体验均达预期，可有效降低跌倒风险、提升出行自主性。未来可进一步拓展农村户外、长途出行等场景，引入 AI 大模型优化交互，联合多方搭建“装置+场景服务”生态，推动助行产品向更智能、更普惠的方向发展，为积极应对老龄化与无障碍环境建设提供实践支撑。

参考文献

[1] 李若飞.基于老年人出行特征的前置式三轮车设计[J].燕山大学,2022.

[2]刘世龙，等。多功能智能拐杖系统设计[J].物联网技术，2024,14(4):138-140.

[3] 蔡鑫斌，等。基于单片机的老年人智能化拐杖设计[J].电脑知识与技术，2024,20(36):93-95.

[4]虞慧岚，侯英海.老年人家电产品设计中的用户研究[J].设计,2016,09:106-107.

[5]JOYCEMBKR.CanesCrutchesandwalkers[J].AmericanFamilyPhysician,1991,43(2): 535-542.