为了准确、快速、自动地监测人体跌倒，开展了基于四元数卡尔曼(Kalman)滤波的多轴传感器协同人体跌倒监测研究。它使用MPU-9520传感器实时获取人体姿态信息，再基于四元数法实现姿态解算。利用Kalman滤波算法降低噪声影响，提高监测正确率。通过选择加速度、角速度和姿态角的矢量大小的阈值作为跌倒判断标准，提高了跌倒监测速度。实验结果表明，该人体跌倒监测方法性能稳定，数据可靠，实时性强。
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