生理信息监护技术已成为当前技术革新的重要研究方向,引起了社会的广泛关注。生理监护系统能够方便、准确地采集病人的生理信息,辅助医护人员的工作,并且对生理信息的长期监测有助于慢性疾病的预防。本文研究的基于生理参数分析的移动机器人监护系统,实现了对人体生理参数的实时监测,并根据生理参数对被监护人身体健康状况做出判断与预警,能够很好辅助医生的工作。本文主要研究的内容包括脉搏与心电采集终端设计、差分驱动移动机器人设计、脉搏与心电信号处理、心电信号特征检测与分析。研究的重点是抗干扰的生理信息采集终端和心电信号实时分析算法。首先,根据课题需求确定ARM+Linux的系统方案,选择脉搏和心电这两种典型的生理信息作为研究指标,设计抗干扰的脉搏采集电路与心电采集电路,保证其抗干扰性能;系统使用Zigbee技术实现生理信息的无线传输,并在Zigbee射频电路中加入功率放大模块,增强信号的质量,实际测试中直线传输距离可达1km;系统应用程序的设计,包括系统各模块间的通信程序、图形界面程序等。其次,针对脉搏信号和心电信号的时域特点分别对其进行预处理,然后提取脉搏信号的脉率和心电信号的心率。对于心电信号,使用一种基于差分绝对值的R波检测方法用于QRS波群检测,通过差分绝对值来确定R波的位置。并使用MIT-BIH数据库中的心电信号对该算法进行验证,结果表明基于差分绝对值的R波检测算法具有较高的准确率。最后利用R波位置确定QRS的宽度,进而计算心电信号的特征参数,并与标准心电信号的特征参数作比较,作出心律失常诊断。基于生理参数分析的移动机器人监护系统,以人体脉搏、心电作为监测参数,实现对人身体健康状况跟踪监测。通过对生理信息的分析为人体健康状况作出综合判定,有助于提高人们对自身健康的关注度,减少因忽视自身健康而带来的危害。