我正在开发一个 Android 应用程序，我需要从加速度计读数中消除重力。关于这个问题我看了很多讨论，我也找到了一个算法here，但是我不是很明白。
我想过滤每个轴的重力，而不是总加速度。
你能帮帮我吗？我的代码应该是这样的：
public void onSensorChanged(SensorEvent sensorEvent) {
float vals[] = sensorEvent.values;
float accelerationX = filterGravity(vals[0]);
float accelerationY = filterGravity(vals[1]);
float accelerationZ = filterGravity(vals[2]);
}
我应该在 filterGravity() 方法中放置什么代码？
【问题讨论】：
标签： android accelerometer gravity
对于基本解决方案，您需要low pass filter 其他方法（例如卡尔曼滤波器）对于背后的数学运算非常困难。 Android 的一个简单示例是单击您的链接 http://developer.android.com/reference/android/hardware/SensorEvent.html#values。
简单地说，低通滤波器会根据您的所有历史值构建加权平均值。例如，如果您的过滤因子为 0.1，则意味着将当前值的 10% 添加到先前的平均值：newMeanValue = currentValue 的 10% + oldMeanValue 的 90%。这意味着即使有一个突然的峰值，也只会因为 10% 而缓慢地推动您的平均值。
【讨论】：
线性加速是你所需要的。检查 Sensor.TYPE_LINEAR_ACCELERATION here。
【讨论】：
不太确定您要完成什么，但如果您正在寻找 幅度（这将给出 0 到 1 之间的结果），那么您所做的就是将结果除以 10
public void onSensorChanged(SensorEvent sensorEvent) {
float vals[] = sensorEvent.values;
float accelerationX = (vals[0]/10);
float accelerationY = (vals[1]/10);
float accelerationZ = (vals[2]/10);
}
在游戏环境中，当传感器完全倾斜时，您的对象将处于最大速度
【讨论】：
如果您没有带有 TYPE_LINEAR_ACCELERATION 的手机，您会被 TYPE_ACCELERATION 卡住，它无法将重力（倾斜）与线性加速度分开。
一种选择是应用低通滤波器。如果陀螺仪可用，另一种方法是使用传感器融合。这两种方法各有优缺点。
我在开源项目Acceleration Explorer 中有很多工作示例。
【讨论】：