android 三軸加速度感應器【轉】

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一、手機中常用的感應器

在Android2.3 gingerbread系統中，google提供了11種感應器供應用程式層使用，具體如下：（Sensor類）

#define SENSOR_TYPE_ACCELEROMETER 1 //加速度
#define SENSOR_TYPE_MAGNETIC_FIELD 2 //磁力
#define SENSOR_TYPE_ORIENTATION 3 //方向
#define SENSOR_TYPE_GYROSCOPE 4 //陀螺儀
#define SENSOR_TYPE_LIGHT 5 //光線感應
#define SENSOR_TYPE_PRESSURE 6 //壓力
#define SENSOR_TYPE_TEMPERATURE 7 //溫度
#define SENSOR_TYPE_PROXIMITY 8 //接近
#define SENSOR_TYPE_GRAVITY 9 //重力
#define SENSOR_TYPE_LINEAR_ACCELERATION 10//線性加速度
#define SENSOR_TYPE_ROTATION_VECTOR 11//旋轉向量

1-1加速度感應器

加速度感應器又叫G-sensor，返回x、y、z三軸的加速度數值。
該數值包含地心引力的影響，單位是m/s^2。
將手機平放在案頭上，x軸預設為0，y軸預設0，z軸預設9.81。
將手機朝下放在案頭上，z軸為-9.81。
將手機向左傾斜，x軸為正值。
將手機向右傾斜，x軸為負值。
將手機向上傾斜，y軸為負值。
將手機向下傾斜，y軸為正值。
加速度感應器可能是最為成熟的一種mems產品，市場上的加速度感應器種類很多。
手機中常用的加速度感應器有BOSCH（博世）的BMA系列，AMK的897X系列，ST的LIS3X系列等。
這些感應器一般提供±2G至±16G的加速度測量範圍，採用I2C或SPI介面和MCU相連，資料精度小於16bit。

1-2 磁力感應器

磁力感應器簡稱為M-sensor，返回x、y、z三軸的環境磁場資料。
該數值的單位是微特斯拉（micro-Tesla），用uT表示。
單位也可以是高斯（Gauss），1Tesla=10000Gauss。
硬體上一般沒有獨立的磁力感應器，磁力資料由電子羅盤感應器提供（E-compass）。
電子羅盤感應器同時提供下文的方向感應器資料。

1-3 方向感應器

方向感應器簡稱為O-sensor，返回三軸的角度資料，方向資料的單位是角度。
為了得到精確的角度資料，E-compass需要擷取G-sensor的資料，
經過計算生產O-sensor資料，否則只能擷取水平方向的角度。
方向感應器提供三個資料，分別為azimuth、pitch和roll。
azimuth：方位，返回水平時磁北極和Y軸的夾角，範圍為0°至360°。
0°=北，90°=東，180°=南，270°=西。
pitch：x軸和水平面的夾角，範圍為-180°至180°。
當z軸向y軸轉動時，角度為正值。
roll：y軸和水平面的夾角，由於曆史原因，範圍為-90°至90°。
當x軸向z軸移動時，角度為正值。
電子羅盤在擷取正確的資料前需要進行校準，通常可用8字校準法。
8字校準法要求使用者使用需要校準的裝置在空中做8字晃動，
原則上盡量多的讓裝置法線方向指向空間的所有8個象限。
手機中使用的電子羅盤晶片有AKM公司的897X系列，ST公司的LSM系列以及雅馬哈公司等等。
由於需要讀取G-sensor資料並計算出M-sensor和O-sensor資料，
因此廠商一般會提供一個後台daemon來完成工作，電子羅盤演算法一般是公司私人產權。

1-4 陀螺儀感應器

陀螺儀感應器叫做Gyro-sensor，返回x、y、z三軸的角加速度資料。
角加速度的單位是radians/second。
根據Nexus S手機實測：
水平逆時針旋轉，Z軸為正。
水平逆時針旋轉，z軸為負。
向左旋轉，y軸為負。
向右旋轉，y軸為正。
向上旋轉，x軸為負。
向下旋轉，x軸為正。
ST的L3G系列的陀螺儀感應器比較流行，iphone4和google的nexus s中使用該種感應器。

1-5 光線感應感應器

光線感應感應器檢測即時的光線強度，光強單位是lux，其物理意義是照射到單位面積上的光通量。
光線感應感應器主要用於Android系統的LCD自動亮度功能。
可以根據採樣到的光強數值即時調整LCD的亮度。

1-6 壓力感應器

壓力感應器返回當前的壓強，單位是百帕斯卡hectopascal（hPa）。

1-7 溫度感應器

溫度感應器返回當前的溫度。

1-8 接近感應器

接近感應器檢測物體與手機的距離，單位是厘米。
一些接近感應器只能返回遠和近兩個狀態，
因此，接近感應器將最大距離返回遠狀態，小於最大距離返回近狀態。
接近感應器可用於電話中時自動關閉LCD螢幕以節省電量。
一些晶片整合了接近感應器和光線感應器兩者功能。
下面三個感應器是Android2新提出的感應器類型，目前還不太清楚有哪些應用程式使用。

1-9 重力感應器

重力感應器簡稱GV-sensor，輸出重力資料。
在地球上，重力數值為9.8，單位是m/s^2。
座標系統與加速度感應器相同。
當裝置複位時，重力感應器的輸出與加速度感應器相同。

1-10 線性加速度感應器

線性加速度感應器簡稱LA-sensor。
線性加速度感應器是加速度感應器減去重力影響擷取的資料。
單位是m/s^2，座標系統與加速度感應器相同。
加速度感應器、重力感應器和線性加速度感應器的計算公式如下：
加速度 = 重力 + 線性加速度

1-11 旋轉向量感應器

旋轉向量感應器簡稱RV-sensor。
旋轉向量代表裝置的方向，是一個將座標軸和角度混合計算得到的資料。
RV-sensor輸出三個資料：
x*sin(theta/2)
y*sin(theta/2)
z*sin(theta/2)
sin(theta/2)是RV的數量級。
RV的方向與軸旋轉的方向相同。
RV的三個數值，與cos(theta/2)組成一個四元組。
RV的資料沒有單位，使用的座標系與加速度相同。
舉例：
sensors_event_t.data[0] = x*sin(theta/2)
sensors_event_t.data[1] = y*sin(theta/2)
sensors_event_t.data[2] = z*sin(theta/2)
sensors_event_t.data[3] = cos(theta/2)
GV、LA和RV的數值沒有物理感應器可以直接給出，
需要G-sensor、O-sensor和Gyro-sensor經過演算法計算後得出。
演算法一般是感應器公司的私人產權。

 

 

二、Android感應檢測管理---SensorManager

 

1、取得SensorManager

使用感應檢測Sensor首要先擷取感應裝置的活動訊號，你可以調用Context.getSysteService(SENSER_SERVICE)方法來取得感應檢測的服務

2、實現取得感應檢測Sensor狀態的監聽功能

實現以下兩個SensorEventListener方法來監聽，並取得感應檢測Sensor狀態：

//在感應檢測到Sensor的精密度有變化時被調用到。   
public void onAccuracyChanged(Senso sensor,int accuracy);  
//在感應檢測到Sensor的值有變化時會被調用到。   
public void onSensorChanged(SensorEvent event);  

 

 

3、實現取得感應檢測Sensor目標各類的值

 

實現下列getSensorList()方法來取得感應檢測Sensor的值；
        List<Sensor> sensors = sm.getSensorList(Sensor.TYPE_TEMPERATURE);  

 

4、註冊SensorListener

sm.regesterListener(SensorEventListener listener, Sensor sensor, int rate);  

 

        第一個參數：監聽Sensor事件，第二個參數是Sensor目標種類的值，第三個參數是延遲時間的精度密度。延遲時間的精密度參數如下：

 

參數	延遲時間
SensorManager.SENSOR_DELAY_FASTEST	0ms
SensorManager.SENSOR_DELAY_GAME	20ms
SensorManager.SENSOR_DELAY_UI	60ms
SensorManager.SENSOR_DELAY_NORMAL	200ms

 

 

因為感應檢測Sensor的服務是否頻繁和快慢都與電池參量的消耗有關，同時也會影響處理的效率，所以兼顧到消耗電池和處理效率的平衡，設定感應檢測Sensor的延遲時間是一門重要的學問，需要根據應用系統的需求來做適當的設定。
感應檢測Sensor的硬體檢測組件受不同的廠商提供。你可以採用Sensor的getVendor(),Sensor()的getName()和Sensor的getVeesrion()方法來取得 廠商的名稱、產品和版本。

 

5、取消註冊

sm.unregisterListener(SensorEventListener listener)  

 

 

6、感應檢測

 

加速度感應檢測——Accelerometer

Accelerometer Sensor測量的是所有施加在裝置上的力所產生的加速度的負值（包括重力加速度）。加速度所使用的單位是m/sec^2，數值是加速度的負值。

SensorEvent.values[0]：加速度在X軸的負值
SensorEvent.values[1]：加速度在Y軸的負值
SensorEvent.values[2]：加速度在Z軸的負值

例如：

當手機Z軸朝上平放在案頭上，並且從左至右推動手機，此時X軸上的加速度是正數。

當手機Z軸朝上靜止放在案頭上，此時Z軸的加速度是+9.81m/sec^2。

當手機從空中自由落體，此時加速度是0

當手機向上以Am/sec^2的加速度向空中拋出，此時加速度是A+9.81m/sec^2

重力加速度感應檢測——Gravity

重力加速度，其單位是m/sec^2，其座標系與Accelerometer使用的一致。當手機靜止時，gravity的值和Accelerometer的值是一致的。

線性加速度感應檢測——Linear-Acceleration

Accelerometer、Gravity和Linear-Acceleration三者的關係如下公式：

accelerometer = gravity + linear-acceleration

地磁場感應檢測——Magnetic-field

地磁場的單位是micro-Tesla(uT)，檢測的是X、Y、Z軸上的絕對地磁場。

陀螺儀感應檢測——Gyroscope

陀螺儀的單位是弧度/秒，測量的是物體分別圍繞X，Y，Z軸旋轉的角速度。它的座標系與加速度感應器的座標系相同。逆時針方向旋轉的角度正的。也就是說，如果裝置逆時針旋轉，觀察者向X，Y，Z軸的正方向看去，就報告裝置是正轉的。請注意，這是標準的正旋轉的數學定義。

光線感應檢測——Light

values[0]:表示環境光線照的水平，單位是SI lux。

位置逼近感應檢測——Proximity

values[0]:逼近的距離，單位是厘米(cm)。有一些感應器只能支援近和遠兩種狀態，這種情況下，感應器必須報告它在遠狀態下的maximum_range值和在近狀態下的小值。

旋轉向量感應檢測——Rotation Vector

旋轉向量是用來表示裝置的方向，它是由角度和軸組成，就是裝置圍繞x,y,z軸之一旋轉θ角度。旋轉向量的三個要素是，這樣旋轉向量的大小等於sin(θ/2)，旋轉向量的方向等於旋轉軸的方向。

values[0]: x*sin(θ/2) 
values[1]: y*sin(θ/2) 
values[2]: z*sin(θ/2) 
values[3]: cos(θ/2) (optional: only if value.length = 4)

方向感應檢測——Orientation

其單位是角度

values[0]: Azimuth(方位)，地磁北方向與y軸的角度，圍繞z軸旋轉(0到359)。0=North, 90=East, 180=South, 270=West 
values[1]: Pitch(俯仰),圍繞X軸旋轉(-180 to 180), 當Z軸向Y軸運動時是正值
values[2]: Roll(滾)，圍繞Y軸旋轉(-90 to 90)，當X軸向Z軸運動時是正值 

 

三、舉例之-Gsensor1，圖示三軸方向

Android重力感應系統的座標系以螢幕的左下方為原點(【注意】2d編程的時候，是以螢幕左上方為原點的)，箭頭指向的方向為正。從-10到10，以浮點數為等級單位，想象一下以下情形：

　　手機螢幕向上(z軸朝天)水平放置的時侯，(x，y，z)的值分別為(0，0，10);
　　手機螢幕向下(z軸朝地)水平放置的時侯，(x，y，z)的值分別為(0，0，-10);
　　手機螢幕向左側放(x軸朝天)的時候，(x，y，z)的值分別為(10，0，0);
　　手機豎直(y軸朝天)向上的時候，(x，y，z)的值分別為(0，10，0);
　　其他的如此類推，規律就是：朝天的就是正數，朝地的就是負數。利用x,y,z三個值求三角函數，就可以精確檢測手機的運動狀態了。

 

2，通過監測Gsensor判斷手機處於靜止/移動狀態

public class MainActivity extends Activity implements SensorEventListener {    private static final String TAG = MainActivity.class.getSimpleName();    private SensorManager mSensorManager;    private Sensor mSensor;    private TextView textviewX;    private TextView textviewY;    private TextView textviewZ;    private TextView textviewF;    private int mX, mY, mZ;    private long lasttimestamp = 0;    Calendar mCalendar;    @Override    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {        super.onCreate(savedInstanceState);        setContentView(R.layout.activity_main);        textviewX = (TextView) findViewById(R.id.textView1);        textviewY = (TextView) findViewById(R.id.textView3);        textviewZ = (TextView) findViewById(R.id.textView4);        textviewF = (TextView) findViewById(R.id.textView2);        mSensorManager = (SensorManager) getSystemService(SENSOR_SERVICE);        mSensor = mSensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_ACCELEROMETER);// TYPE_GRAVITY        if (null == mSensorManager) {            Log.d(TAG, "deveice not support SensorManager");        }        // 參數三，檢測的精準度        mSensorManager.registerListener(this, mSensor,                SensorManager.SENSOR_DELAY_NORMAL);// SENSOR_DELAY_GAME    }    @Override    public void onAccuracyChanged(Sensor sensor, int accuracy) {    }    @Override    public void onSensorChanged(SensorEvent event) {        if (event.sensor == null) {            return;        }        if (event.sensor.getType() == Sensor.TYPE_ACCELEROMETER) {            int x = (int) event.values[0];            int y = (int) event.values[1];            int z = (int) event.values[2];            mCalendar = Calendar.getInstance();            long stamp = mCalendar.getTimeInMillis() / 1000l;// 1393844912            textviewX.setText(String.valueOf(x));            textviewY.setText(String.valueOf(y));            textviewZ.setText(String.valueOf(z));            int second = mCalendar.get(Calendar.SECOND);// 53            int px = Math.abs(mX - x);            int py = Math.abs(mY - y);            int pz = Math.abs(mZ - z);            Log.d(TAG, "pX:" + px + "  pY:" + py + "  pZ:" + pz + "    stamp:"                    + stamp + "  second:" + second);            int maxvalue = getMaxValue(px, py, pz);            if (maxvalue > 2 && (stamp - lasttimestamp) > 30) {                lasttimestamp = stamp;                Log.d(TAG, " sensor isMoveorchanged....");                textviewF.setText("檢測手機在移動..");            }            mX = x;            mY = y;            mZ = z;        }    }    /**     * 擷取一個最大值     *      * @param px     * @param py     * @param pz     * @return     */    public int getMaxValue(int px, int py, int pz) {        int max = 0;        if (px > py && px > pz) {            max = px;        } else if (py > px && py > pz) {            max = py;        } else if (pz > px && pz > py) {            max = pz;        }        return max;    }}

 

原理就是通過每次得到的x,y,z三軸的值，和下一次的值作比較，它們每個差值中絕對值最大的如果超過某一個閥值（自己定義），並且這種狀態持續了x秒，我們就視為手機處於（顛簸）移動狀態，當然這種判斷肯定是不科學的，有時候也會產生誤判，比較理想的情境就是：攜帶手機坐在公交上或是開車。

 

 

其它可供參考資料：

http://blog.csdn.net/zhandoushi1982/article/details/8591878 

http://blog.csdn.net/ZhengZhiRen/article/details/5930451

http://blog.csdn.net/a345017062/article/details/6459643

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