
DIY離床警報器不僅是一項實用的電子專案,更是結合創意與技術的挑戰。對於照顧長者或行動不便者的家庭來說,自製警報器能節省成本(市售產品約800-2000港幣),同時根據需求定制靈敏度與功能。根據香港社會福利署2022年報告,全港約有14.5萬名獨居長者,其中三成曾發生夜間離床意外,這凸顯了離床警報器的必要性。準備材料時,初學者建議從基礎元件開始:壓力感測墊(約50港幣)、Arduino Nano開發板(約80港幣)、蜂鳴器(10港幣)、LED燈、電阻套組、麵包板和杜邦線。進階者可添加藍牙模組(HC-05,約60港幣)實現無線通知。工具方面需準備焊槍、萬用電錶和剝線鉗,所有材料總成本可控制在200港幣內,僅為市售產品的三分之一。
感測器是離床警報器的核心,需兼顧靈敏度與穩定性。最推薦初學者使用FSR402壓力感測墊(厚度0.2mm),其原理是當使用者離床時壓力消失,電阻值從>1MΩ降至
原始感測訊號微弱且含雜訊,需透過電路處理。基礎設計使用LM358運算放大器搭建非反相放大電路,將感測器輸出的0-5V訊號放大至0-12V。關鍵是透過可變電阻(10kΩ)調整增益值,控制靈敏度。比較電路則採用LM393比較器,設定參考電壓(例如2.5V),當放大後訊號超過閾值時輸出高電位觸發警報。為避免誤報,可加入RC低通濾波電路(電容100nF+電阻10kΩ),濾除高頻干擾。整個訊號處理流程需在麵包板上測試,用萬用電錶監測各點電壓,確保訊號轉換正確。
警報裝置需兼顧警示效果與使用者體驗。蜂鳴器推薦有源型(5V直流驅動),響度達85dB,可直接由電晶體(如2N3904)驅動。LED燈作為視覺輔助,使用220Ω限流電阻連接至Arduino數位腳位。進階設計可加入多段警示:初始觸發時LED緩慢閃爍(頻率1Hz),若持續離床則啟動蜂鳴器並加速閃爍(頻率5Hz)。為避免夜間驚擾,可設置靜音按鈕或透過光敏電阻(GL5528)偵測環境亮度,自動調整警示強度。
元件清單需系統化整理,初學者建議購買電子套件包(香港深水埗黃金商場約售150港幣)。核心元件包括:
組裝需按訊號流向分階段進行:
若使用Arduino,可透過簡易程式碼增強功能。核心程式邏輯包括:
int sensorValue = analogRead(A0); 取樣頻率設為100Hzvoid loop() {
int avg = 0;
for(int i=0; i if(avg/10 else triggerCount=0;
if(triggerCount>=5) activateAlarm();
}外殼需兼顧保護性與美觀,推薦使用PLA材料3D列印(香港公共圖書館提供廉價列印服務,每克0.5港幣)。設計要點包括:
靈敏度調整是成敗關鍵。首先用萬用電錶量測感測器正常受壓時的電阻值(通常為10-50kΩ),據此計算放大電路增益:Gain = 1 + R2/R1,建議初始設定為5倍(R2=40kΩ, R1=10kΩ)。測試時使用標準重量(如500ml水瓶,約500g)模擬人手壓力,觀察Arduino序列監視器數值變化。若靈敏度不足(數值變化20),則並聯100nF電容加強濾波。實際應用中,建議閾值設為無壓力值的70%(例如從1023降至700即觸發),並進行10次以上重複測試確保穩定性。
誤報主要來自環境干擾與機械震動。硬體方面可在比較器輸入端加入RC低通濾波(截止頻率10Hz),並在感測器引線上加裝磁環抑制射頻干擾。軟體防誤報策略包括:
長期穩定性取決於電路結構與元件品質。需重點檢查:
添加HC-05藍牙模組(約60港幣)可實現無線監控。硬體連接只需四條線:VCC接5V、GND接地、TXD接Arduino的D0、RXD接D1。軟體方面需安裝Android/iOS警報APP(可自行編寫或使用現成如"Bluetooth Alert"),通訊協定建議採用標準AT指令集。關鍵程式碼包括:SoftwareSerial BT(0,1);
void setup() { BT.begin(9600); }
void sendAlert() { BT.println("BED_ALERT:1"); }
實際應用時需處理連線穩定性:加入心跳包機制(每分鐘傳送"HB"),斷線時自動重連,並在手機端儲存歷史事件記錄。根據測試,有效傳輸距離約10米(隔一堵牆),足夠一般住宅使用。
結合ESP8266模組(約45港幣)可上傳數據至雲端平台。推薦使用Thingspeak或Blynk等免費服務,每月可處理10萬筆數據。硬體接線類似藍牙模組,但需注意ESP8266需3.3V邏輯電平,需加裝電平轉換模組。軟體實作要點:
WiFi.begin("SSID", "password");
在Raspberry Pi 4(約400港幣)上運行TensorFlow Lite模型,可實現智慧行為辨識。訓練數據需收集多種情境:正常翻身(頻率0.1-0.5Hz)、起身坐起(持續3秒以上壓力變化)、完全離床(壓力歸零)。特徵提取包括壓力變化率、持續時間、時段(夜間敏感度提高30%)。推理模型採用輕量級神經網絡(例如MobileNetV2),準確率可達95%以上。實作流程:
自製離床警報器的價值遠超經濟效益(節省80%成本)。從電子學角度,實踐了訊號放大、濾波、邏輯判斷等核心概念;從程式設計層面,鍛煉了嵌入式系統開發與故障排除能力。更重要的是,這種專案培養了系統化思考:需綜合考慮感測器選型、電路穩定性、使用者體驗與成本控制。根據香港職業訓練局數據,掌握此類技能可提升25%就業競爭力,特別是在安老科技領域。最終成品不僅是工具,更是跨學科知識的結晶,體現了「創客精神」的核心——用技術解決真實世界問題。