Устройство обнаружения акселерометра Android, лежащее неподвижно

Question

Я разрабатываю приложение для Android, которое должно проверять, остается ли устройство неподвижным. Это должно работать, когда я кладу устройство на ровную поверхность. Это также должно работать, когда устройство лежит по обеим сторонам устройства. Пока я держу устройство очень тихо в руке, проверка должна завершиться неудачей. Потому что небольшое движение от руки/руки должно быть достаточным для обнаружения движения.

Я пробовал это снова и снова, но я все еще, похоже, терпит неудачу. Обычно случается так, что данные, которые я получаю от SensorEventListener, всегда сильно колеблются. Ниже приведены данные, которые я возвращаю с устройства, находясь неподвижно на ровной поверхности.

0.07366191 
0.056904275 
0.034122672 
0.047471035 
0.080519415 
0.07816742 
1.2434766 
0.34602648 
0.25965866 
0.52344894 
0.14806636 

Я попытался следующим:

• 10 секунд калибровки, лежа на столе, хранение, что калиброванное значение и использовать его в качестве порогового значения.
• Исправлено пороговое значение на основе Math.sqrt(ax * ax + ay * ay + az * az) результатов.
• Использование либо TYPE_LINEAR_ACCELERATION, либо обычного типа.
• Использование силы тяжести (9.8) в качестве порога.

На данный момент я не знаю, что делать дальше. Я действительно надеюсь, что кто-то может мне помочь. Заранее спасибо.

Answer 1

Я не уверен, какие значения акселерометр Android выйдет, но если это похоже на другие акселерометры, с которыми я работал, это даст вам регулярные образцы количества Gs или миллиграмм, которые устройство чувствует направления x, y и z (где оси x-, y- и z-оси фиксированы относительно устройства - обычно вы можете найти руководство для акселерометра, которое скажет вам, каким образом это то, что).

Например, акселерометр, лежащий в плоскости, испытывает один G вверх. Если выход находится в миллисекундах, он будет непрерывно выводиться (0,0,1000). Если вы перевернете его, он выведет (0,0, -1000).

Будет немного шума, поэтому вы увидите такие значения, как (-2,5,998), (1,0 1001) и т. Д. Вместо (0,0,1000). Один из способов фильтрации этого шума - запомнить последние несколько выборок и усреднить их, а затем использовать среднее значение вместо необработанных данных для принятия решения.

Для решения вы можете попробовать проверить, находится ли z-компонент из G-показаний, например, на расстоянии 20 единиц от 1000 или -1000.