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私は Android フォンに慣性航法システムを実装することを検討していましたが、加速度計の精度と読み取り値の絶え間ない変動を考えると難しいと認識しています。

まず、携帯電話を平らな面に置き、X 方向と Y 方向 (テーブルに平行なので、これらの方向には重力が作用しない) で 1000 の加速度計の読み取り値をサンプリングしました。次に、これらの読み取り値を平均し、この値を使用して電話を調整しました (その後の各読み取り値からこの値を減算します)。

次に、システムを再びテーブルに置き、X 方向と Y 方向で 5000 の加速度計の読み取り値をサンプリングして、システムをテストしました。キャリブレーションを考えると、これらの加速度は各方向で (おおよそ) 0 になるはずです。ただし、これは事実ではなく、5000 回の反復を超える合計加速度は 0 にはほど遠い (各軸の平均は約 10)。

コードを見ないと答えにくいかもしれませんが、より一般的な意味で...

これは、携帯電話 (HTC Desire S) での加速度計の読み取り値がどれほど不正確であるかを示す単なる例ですか、それともコーディングでエラーを犯した可能性が高いですか?

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線形加速度を 2 回積分することで位置を取得できますが、誤差はひどいものです。それは実際には役に立たない。

23:20の理由 (Google Tech Talk) の説明は次のとおりです。このビデオを強くお勧めします。

問題を引き起こすのは加速度計のノイズではなく、ジャイロのホワイト ノイズです。サブセクション 6.2.3 エラーの伝播を参照してください。（ちなみに、ジャイロスコープも必要です。）

屋内測位に関しては、以下が便利であることがわかりました。

シグマポイント カルマン スムーザーを使用した RSSI ベースの屋内位置推定と追跡

靴に取り付けられた慣性センサーによる歩行者追跡

単一の加速度計を使用して歩数計のパフォーマンスを向上させる

これらのメソッドが実際のアプリケーションでどのように機能するか、またはそれらを優れた Android アプリに変換する方法はわかりません。

同様の質問はこれです。

アップデート：

上記の Oliver J. Woodman の「慣性航法入門」よりも新しいバージョンがあるようです。彼の博士論文は次のとおりです。

屋内環境の歩行者位置特定

于 2011-10-20T12:35:06.890 に答える
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単位を含めるのを忘れたため、オフセットがどれほど大きいかわかりません。(「各軸で約 10」はあまり意味がありません。:P) とはいえ、ハードウェアの不正確さが原因である可能性はまだあります。

加速度計は、重力に対する携帯電話の向きを判断したり、ジェスチャー (携帯電話を振ったりぶつけたりするなど) を検出するのに適しています。

ただし、加速度計を使用して推測航法を行おうとすると、多くの複合エラーが発生する可能性があります。それ以外の場合、加速度計は非常に正確である必要があり、これは一般的なユースケースではないため、ハードウェアメーカーが最適化しているとは思えません.

于 2011-10-19T23:22:12.720 に答える
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Android 加速度計はデジタルで、同じ数の「バケット」を使用して加速度をサンプリングします。256 個のバケットがあり、加速度計は -2g から +2g まで感知できるとします。これは、出力がこれらの「バケット」に関して量子化され、いくつかの値のセットを飛び越えることを意味します。

Android 加速度計を調整するには、1000 を超えるポイントをサンプリングして、加速度計が変動する「モード」を見つける必要があります。次に、出力がどれだけ変動するかによってデジタル ポイントの数を見つけ、それをフィルタリングに使用します。

モードと +/- 変動を取得したら、カルマン フィルター処理をお勧めします。

于 2012-05-31T12:31:46.430 に答える
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これはかなり古いことだと思いますが、当面の問題は、与えられた回答のいずれにも対処されていません。

表示されているのは、重力の影響を含むデバイスの線形加速度です。電話を平らな面に置くと、センサーは重力による加速度を報告し9.80665 m/s2ます。これはおよそ です。センサーは不正確ですが、それほど不正確ではありません! 必要なセンサーに関する役立つリンクと情報については、こちらを参照してください。

于 2013-03-03T20:49:50.223 に答える