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TYPE_MAGNETOMETERセンサーを使用すると、デバイスの向きに関連する磁場強度のX、Y、Z値が得られます。私が取得したいのは、これらの値をグローバル参照フレームに変換し、明確にすることです。ユーザーはデバイスを取得し、これらの値を測定します。次に、デバイスを任意の軸を中心にある程度回転させて、同じ値を取得します。以下の同様の質問を見つけてください。 グローバル座標での磁場値の 取得デバイスの回転に関係なく、磁場ベクトルを取得するにはどうすればよいですか。 この回答では、サンプルソリューションが説明されています（線形加速用ですが、問題ではないと思います）：https ://stackoverflow.com/a/11614404/2152255 私はそれを使用し、3つの値を取得しました。Xは常に非常に小さく（正しいとは思わない）、YとZは問題ありませんが、デバイスを回転させると少し変化します。どのように調整できますか？そして、それはすべて解決できるでしょうか？単純なカルマンフィルターを使用して測定値を概算します。これを使用しないと、デバイスがまったく移動/回転していなくても、静かな異なる値が得られるためです。以下の私のコードを見つけてください：

import android.app.Activity;
import android.hardware.Sensor;
import android.hardware.SensorEvent;
import android.hardware.SensorEventListener;
import android.hardware.SensorManager;
import android.opengl.Matrix;
import android.os.Bundle;
import android.view.View;
import android.widget.CheckBox;
import android.widget.TextView;
import com.test.statistics.filter.kalman.KalmanState;
import com.example.R;

/**
 * Activity for gathering magnetic field statistics.
 */
public class MagneticFieldStatisticsGatheringActivity extends Activity implements SensorEventListener {

    public static final int KALMAN_STATE_MAX_SIZE = 80;
    public static final double MEASUREMENT_NOISE = 5;

    /** Sensor manager. */
    private SensorManager mSensorManager;
    /** Magnetometer spec. */
    private TextView vendor;
    private TextView resolution;
    private TextView maximumRange;

    /** Magnetic field coordinates measurements. */
    private TextView magneticXTextView;
    private TextView magneticYTextView;
    private TextView magneticZTextView;

    /** Sensors. */
    private Sensor mAccelerometer;
    private Sensor mGeomagnetic;
    private float[] accelerometerValues;
    private float[] geomagneticValues;

    /** Flags. */
    private boolean specDefined = false;
    private boolean kalmanFiletring = false;

    /** Rates. */
    private float nanoTtoGRate = 0.00001f;
    private final int gToCountRate = 1000000;

    /** Kalman vars. */
    private KalmanState previousKalmanStateX;
    private KalmanState previousKalmanStateY;
    private KalmanState previousKalmanStateZ;
    private int previousKalmanStateCounter = 0;

    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.main2);
        mSensorManager = (SensorManager) getSystemService(SENSOR_SERVICE);

        mAccelerometer = mSensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_ACCELEROMETER);
        mGeomagnetic = mSensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_MAGNETIC_FIELD);

        vendor = (TextView) findViewById(R.id.vendor);
        resolution = (TextView) findViewById(R.id.resolution);
        maximumRange = (TextView) findViewById(R.id.maximumRange);

        magneticXTextView = (TextView) findViewById(R.id.magneticX);
        magneticYTextView = (TextView) findViewById(R.id.magneticY);
        magneticZTextView = (TextView) findViewById(R.id.magneticZ);

        mSensorManager.registerListener(this, mAccelerometer, SensorManager.SENSOR_DELAY_FASTEST);
        mSensorManager.registerListener(this, mGeomagnetic, SensorManager.SENSOR_DELAY_FASTEST);
    }

    /**
     * Refresh statistics.
     *
     * @param view - refresh button view.
     */
    public void onClickRefreshMagneticButton(View view) {
        resetKalmanFilter();
    }

    /**
     * Switch Kalman filtering on/off
     *
     * @param view - Klaman filetring switcher (checkbox)
     */
    public void onClickKalmanFilteringCheckBox(View view) {
        CheckBox kalmanFiltering = (CheckBox) view;
        this.kalmanFiletring = kalmanFiltering.isChecked();
    }

    @Override
    public void onSensorChanged(SensorEvent sensorEvent) {
        if (sensorEvent.accuracy == SensorManager.SENSOR_STATUS_UNRELIABLE) {
            return;
        }
        synchronized (this) {
            switch(sensorEvent.sensor.getType()){
                case Sensor.TYPE_ACCELEROMETER:
                    accelerometerValues = sensorEvent.values.clone();
                    break;
                case Sensor.TYPE_MAGNETIC_FIELD:
                    if (!specDefined) {
                        vendor.setText("Vendor: " + sensorEvent.sensor.getVendor() + " " + sensorEvent.sensor.getName());
                        float resolutionValue = sensorEvent.sensor.getResolution() * nanoTtoGRate;
                        resolution.setText("Resolution: " + resolutionValue);
                        float maximumRangeValue = sensorEvent.sensor.getMaximumRange() * nanoTtoGRate;
                        maximumRange.setText("Maximum range: " + maximumRangeValue);
                    }
                    geomagneticValues = sensorEvent.values.clone();
                    break;
            }
            if (accelerometerValues != null && geomagneticValues != null) {
                float[] Rs = new float[16];
                float[] I = new float[16];

                if (SensorManager.getRotationMatrix(Rs, I, accelerometerValues, geomagneticValues)) {

                    float[] RsInv = new float[16];
                    Matrix.invertM(RsInv, 0, Rs, 0);

                    float resultVec[] = new float[4];
                    float[] geomagneticValuesAdjusted = new float[4];
                    geomagneticValuesAdjusted[0] = geomagneticValues[0];
                    geomagneticValuesAdjusted[1] = geomagneticValues[1];
                    geomagneticValuesAdjusted[2] = geomagneticValues[2];
                    geomagneticValuesAdjusted[3] = 0;
                    Matrix.multiplyMV(resultVec, 0, RsInv, 0, geomagneticValuesAdjusted, 0);

                    for (int i = 0; i < resultVec.length; i++) {
                        resultVec[i] = resultVec[i] * nanoTtoGRate * gToCountRate;
                    }

                    if (kalmanFiletring) {

                        KalmanState currentKalmanStateX = new KalmanState(MEASUREMENT_NOISE, accelerometerValues[0], (double)resultVec[0], previousKalmanStateX);
                        previousKalmanStateX = currentKalmanStateX;

                        KalmanState currentKalmanStateY = new KalmanState(MEASUREMENT_NOISE, accelerometerValues[1], (double)resultVec[1], previousKalmanStateY);
                        previousKalmanStateY = currentKalmanStateY;

                        KalmanState currentKalmanStateZ = new KalmanState(MEASUREMENT_NOISE, accelerometerValues[2], (double)resultVec[2], previousKalmanStateZ);
                        previousKalmanStateZ = currentKalmanStateZ;

                        if (previousKalmanStateCounter == KALMAN_STATE_MAX_SIZE) {
                            magneticXTextView.setText("x: " + previousKalmanStateX.getX_estimate());
                            magneticYTextView.setText("y: " + previousKalmanStateY.getX_estimate());
                            magneticZTextView.setText("z: " + previousKalmanStateZ.getX_estimate());

                            resetKalmanFilter();
                        } else {
                            previousKalmanStateCounter++;
                        }

                    } else {
                        magneticXTextView.setText("x: " + resultVec[0]);
                        magneticYTextView.setText("y: " + resultVec[1]);
                        magneticZTextView.setText("z: " + resultVec[2]);
                    }
                }
            }
        }
    }

    private void resetKalmanFilter() {
        previousKalmanStateX = null;
        previousKalmanStateY = null;
        previousKalmanStateZ = null;
        previousKalmanStateCounter = 0;
    }

    @Override
    public void onAccuracyChanged(Sensor sensor, int i) {
    }
}

この投稿を読んで、問題について事前にいくつかの考えを投稿してくれたすべての人に感謝します。

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3 に答える 3

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あなたが上で提供したリンクのチェックされた答えについての私のコメントで、私は真北を参照して加速度を計算する際の私の簡単な答えを参照しました

ここでもう一度、より明確に答えさせてください。答えは、回転行列と磁場値の積です。「Xは常に非常に小さい」をさらに読むと、正しい値になります。

加速度計と磁場センサーは、デバイスの加速度とデバイスの位置での地球の磁場をそれぞれ測定します。それらは3次元空間のベクトルであり、それぞれaとmと呼びます。
静止してデバイスを回転させた場合、周囲の物体からの磁気干渉がないと仮定すると、理論的にはmは変化しません（地球の磁場は短距離ではほとんど変化しないため、動き回ると実際にはmはほとんど変化しません）。しかしa、ほとんどの状況で劇的なものであってはならないにもかかわらず、変化します。

これで、3次元空間のベクトルvは、ある基底（ e_1、e_2、e_3）、つまりv = v_1 e_1 + v_2 e_2 + v_3 e_3に関して3タプル（v_1、v_2、v_3）で表すことができます。（v_1、v_2、v_3）は、基底（e_1、e_2、e_3 ）に対するvの座標と呼ばれます。

Androidデバイスでは、基準は（x、y、z）です。ほとんどの電話では、xは短辺に沿って右向き、yは長辺に沿って上向き、zは画面に垂直で上向きです。
これで、デバイスの位置が変わると、この基準も変わります。これらの基底は時間の関数（ x（t）、y（t）、z （t））と考えることができます。数学の用語では、移動座標系です。

したがって、mは変化しませんが、基底が異なるため、センサーによって返されるevent.valuesは異なります（変動については後で説明します）。現状では、event.valuesは座標を提供するため役に立たないが、基礎が何であるか、つまり、私たちが知っているいくつかの基礎に関してはわからない。

ここで問題は、固定世界ベース（w_1、w_2、w_3）に関してaとmの座標を見つけることは可能ですか？ここで、 w_1は東を指し、w_2は磁北を指し、 w_3は空を指します。

2つの重要な仮定が満たされていれば、答えはイエスです。
これらの2つの仮定を使用すると、基底行列Rの基底変換（x、y、z）から基底変換（w_1、w_2、w_3）への変化を簡単に計算できます。これはAndroidでは回転と呼ばれます。行列。次に、基底（w_1、w_2、w_3 ）に関するベクトルvの座標は、 Rに（x、yに関するvの座標を乗算することによって取得されます。、z）。したがって、ワールド座標系に関するmの座標は、回転行列とTYPE_MAGNETIC_FIELDセンサーによって返されるevent.valuesの積であり、同様に。

androidでは、回転行列はgetRotationMatrix（float [] R、float [] I、float []gravity、float [] geomagnetic）を呼び出すことで取得され、通常、重力パラメーターと磁場値の戻り加速度計値を渡します。地磁気。

2つの重要な仮定は次のとおりです
。1-重力パラメータはw_3にあるベクトルを表し、より具体的には、重力のみの影響を受けるベクトルのマイナスです。
したがって、フィルタリングせずに加速度計の値を渡すと、回転行列はわずかにずれます。そのため、フィルター値がほぼマイナスの重力ベクトルになるように、加速度計をフィルター処理する必要があります。加速度計のベクトルでは重力加速度が支配的な要素であるため、通常はローパスフィルターで十分です。
2-地磁気パラメータは、w_2とw_3ベクトル。つまり、それは北空の飛行機にあります。したがって、（w_1、w_2、w_3）基準では、最初の座標は0である必要があります。したがって、上記で述べた「Xは常に非常に小さい」が正しい値であり、理想的には0である必要があります。これで磁場値はかなり変動します。通常のコンパスの針を手に持って少し振ると静止しないのと同じように、これは一種の予想です。また、周囲の物体から干渉を受ける可能性があり、この場合、磁場の値は予測できません。私はかつて「石」のテーブルの近くに座ってコンパスアプリをテストしましたが、実際のコンパスを使用しただけで、コンパスが90度以上ずれていました。アプリに問題はなく、「石」のテーブルで本当の強い磁場。
重力を支配的な要因として、加速度計の値をフィルタリングできますが、他の知識がなくても、磁気値をどのように適合させますか？周囲の物体からの干渉があるかどうかをどのようにして知ることができますか？

回転行列を理解することで、デバイスの空間位置などの完全な知識のように多くのことができます。

于 2013-03-10T01:13:34.657 に答える
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上記の説明に従って、これを行います

private static final int TEST_GRAV = Sensor.TYPE_ACCELEROMETER;
private static final int TEST_MAG = Sensor.TYPE_MAGNETIC_FIELD;
private final float alpha = (float) 0.8;
private float gravity[] = new float[3];
private float magnetic[] = new float[3];

public void onSensorChanged(SensorEvent event) {
    Sensor sensor = event.sensor;
    if (sensor.getType() == TEST_GRAV) {
            // Isolate the force of gravity with the low-pass filter.
              gravity[0] = alpha * gravity[0] + (1 - alpha) * event.values[0];
              gravity[1] = alpha * gravity[1] + (1 - alpha) * event.values[1];
              gravity[2] = alpha * gravity[2] + (1 - alpha) * event.values[2];
    } else if (sensor.getType() == TEST_MAG) {

            magnetic[0] = event.values[0];
            magnetic[1] = event.values[1];
            magnetic[2] = event.values[2];

            float[] R = new float[9];
            float[] I = new float[9];
            SensorManager.getRotationMatrix(R, I, gravity, magnetic);
            float [] A_D = event.values.clone();
            float [] A_W = new float[3];
            A_W[0] = R[0] * A_D[0] + R[1] * A_D[1] + R[2] * A_D[2];
            A_W[1] = R[3] * A_D[0] + R[4] * A_D[1] + R[5] * A_D[2];
            A_W[2] = R[6] * A_D[0] + R[7] * A_D[1] + R[8] * A_D[2];

            Log.d("Field","\nX :"+A_W[0]+"\nY :"+A_W[1]+"\nZ :"+A_W[2]);

        }
    }
于 2015-08-13T21:48:19.700 に答える