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モーションセンサー

Android プラットフォームには、デバイスの動きをモニタリングできるセンサーがいくつか用意されています。

センサーの可能なアーキテクチャは、センサーのタイプによって異なります。

重力センサー、リニア加速度センサー、回転ベクトルセンサー、大きなモーションセンサー、歩数カウンタセンサー、歩行検出センサーは、ハードウェアベースまたはソフトウェアベースです。
加速度計とジャイロスコープのセンサーは常にハードウェアベースです。

ほとんどの Android 搭載デバイスには加速度計が搭載されており、多くのデバイスにはジャイロスコープも搭載されています。ソフトウェアベースのセンサーは、データの取得に 1 つ以上のハードウェアセンサーを使用することが多いため、使用可能かどうかはより変動します。デバイスによっては、これらのソフトウェアベースのセンサーは、加速度計と磁力計またはジャイロスコープからデータを取得できます。

モーションセンサーは、デバイスの動き（傾斜、シェイク、回転、スウィングなど）をモニタリングするために役立ちます。その動きは通常、直接的なユーザー入力（ゲーム内で車を操るユーザー、ゲーム内でボールをコントロールするユーザーなど）の反射ですが、デバイスが座っている物理的な環境（車を運転しながら一緒に移動するなど）を反映する場合もあります。前者では、デバイスの参照フレームまたはアプリの参照フレームに対する動きをモニタリングします。後者では、世界基準の参照フレームに対する動きをモニタリングします。通常、モーションセンサー自体は、デバイスの位置のモニタリングには使用されませんが、地磁気センサーなどの他のセンサーと併用して、世界の基準フレームに対するデバイスの位置を決定できます（詳しくは、位置センサーをご覧ください）。

すべてのモーションセンサーは、SensorEvent ごとにセンサー値の多次元配列を返します。たとえば、1 つのセンサーイベント中に、加速度計は 3 つの座標軸の加速度データを返します。ジャイロスコープは、3 つの座標軸の回転速度データを返します。これらのデータ値は、他の SensorEvent パラメータとともに float 配列（values）で返されます。表 1 に、Android プラットフォームで利用可能なモーションセンサーの概要を示します。

表 1. Android プラットフォームでサポートされているモーションセンサー

センサー	センサーイベントデータ	説明	測定単位
`TYPE_ACCELEROMETER`	`SensorEvent.values[0]`	x 軸に沿った加速度（重力を含む）。	m/秒²
	`SensorEvent.values[1]`	Y 軸方向の加速力（重力を含む）。
	`SensorEvent.values[2]`	z 軸に沿った加速度（重力を含む）。
`TYPE_ACCELEROMETER_UNCALIBRATED`	`SensorEvent.values[0]`	バイアス補正なしの X 軸に沿った加速度。	m/s²
	`SensorEvent.values[1]`	バイアス補正なしで測定された Y 軸方向の加速度。
	`SensorEvent.values[2]`	バイアス補正なしで測定された Z 軸方向の加速度。
	`SensorEvent.values[3]`	推定バイアス補正を適用した場合の X 軸に沿って測定された加速度。
	`SensorEvent.values[4]`	推定バイアス補正を適用した Y 軸方向の測定加速度。
	`SensorEvent.values[5]`	推定バイアス補正を適用した Z 軸方向の測定加速度。
`TYPE_GRAVITY`	`SensorEvent.values[0]`	X 軸方向の重力。	m/s²
	`SensorEvent.values[1]`	y 軸に沿った重力。
	`SensorEvent.values[2]`	Z 軸方向の重力。
`TYPE_GYROSCOPE`	`SensorEvent.values[0]`	X 軸周りの回転速度。	rad/s
	`SensorEvent.values[1]`	Y 軸周りの回転速度。
	`SensorEvent.values[2]`	Z 軸を中心とした回転速度。
`TYPE_GYROSCOPE_UNCALIBRATED`	`SensorEvent.values[0]`	X 軸を中心とした回転速度（ブレ補正なし）。	rad/s
	`SensorEvent.values[1]`	Y 軸を中心とした回転速度（ブレ補正なし）。
	`SensorEvent.values[2]`	Z 軸を中心とした回転速度（ブレ補正なし）。
	`SensorEvent.values[3]`	X 軸を中心とした推定ブレ。
	`SensorEvent.values[4]`	y 軸を中心とする推定ドリフト。
	`SensorEvent.values[5]`	Z 軸を中心とした推定ブレ。
`TYPE_LINEAR_ACCELERATION`	`SensorEvent.values[0]`	X 軸方向の加速力（重力を除く）。	m/s²
	`SensorEvent.values[1]`	Y 軸方向の加速力（重力を除く）。
	`SensorEvent.values[2]`	Z 軸方向の加速力（重力を除く）。
`TYPE_ROTATION_VECTOR`	`SensorEvent.values[0]`	X 軸に沿った回転ベクトルの成分（x * sin(θ/2））。	単位なし
	`SensorEvent.values[1]`	Y 軸に沿った回転ベクトルの成分（y * sin(θ/2)）。
	`SensorEvent.values[2]`	Z 軸に沿った回転ベクトルの成分（z * sin(θ/2)）。
	`SensorEvent.values[3]`	回転ベクトルのスカラー成分（cos(θ/2)）。¹
`TYPE_SIGNIFICANT_MOTION`	なし	該当なし	なし
`TYPE_STEP_COUNTER`	`SensorEvent.values[0]`	センサーが有効になっている間に最後に再起動した時点からユーザーが歩いた歩数。	手順
`TYPE_STEP_DETECTOR`	なし	該当なし	なし

¹ スカラーコンポーネントは省略可能な値です。

回転ベクトルセンサーと重力センサーは、モーション検出とモニタリングに最もよく使用されるセンサーです。回転ベクトルセンサーは特に汎用性が高く、ジェスチャーの検出、角度の変化のモニタリング、相対的な向きの変化のモニタリングなど、さまざまなモーション関連のタスクに使用できます。たとえば、ゲーム、拡張現実アプリケーション、2 次元または 3 次元のコンパス、カメラスタビライゼーションアプリを開発している場合は、回転ベクトルセンサーが理想的です。ほとんどの場合、これらのセンサーを使用する方が、加速度計、地磁気センサー、向きセンサーを使用するよりも適しています。

Android オープンソースプロジェクトのセンサー

Android オープンソースプロジェクト（AOSP）には、重力センサー、リニア加速度センサー、回転ベクトルセンサーの 3 つのソフトウェアベースのモーションセンサーが用意されています。これらのセンサーは Android 4.0 で更新され、デバイスのジャイロスコープ（他のセンサーに加えて）を使用して安定性とパフォーマンスを向上させています。これらのセンサーを試す場合は、getVendor() メソッドと getVersion() メソッド（ベンダーは Google LLC、バージョン番号 3）を使用して識別できます。Android システムでは、これらの 3 つのセンサーはセカンダリセンサーと見なされるため、ベンダーとバージョン番号でこれらのセンサーを識別する必要があります。たとえば、デバイスメーカーが独自の重力センサーを提供している場合、AOSP 重力センサーはセカンダリ重力センサーとして表示されます。これら 3 つのセンサーはすべてジャイロスコープに依存しています。デバイスにジャイロスコープがない場合、これらのセンサーは表示されず、使用できません。

重力センサーを使用する

重力センサーは、重力の方向と大きさを示す 3 次元ベクトルを生成します。通常、このセンサーは、空間におけるデバイスの相対的な向きを特定するために使用されます。次のコードは、デフォルトの重力センサーのインスタンスを取得する方法を示しています。

Kotlin

val sensorManager = getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE) as SensorManager
val sensor: Sensor? = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_GRAVITY)

Java

private SensorManager sensorManager;
private Sensor sensor;
...
sensorManager = (SensorManager) getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE);
sensor = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_GRAVITY);

単位は加速度センサーと同じ（m/s²）で、座標系は加速度センサーと同じです。

注: デバイスが静止しているときは、重力センサーの出力が加速度計の出力と同じであることが必要です。

リニアアクセラレータを使用する

直線加速度センサーは、重力を除いた各デバイス軸に沿った加速度を表す 3 次元ベクトルを取得します。この値を使用して、ジェスチャー検出を行うことができます。この値は、推測航法を使用する慣性ナビゲーションシステムへの入力としても機能します。次のコードは、デフォルトのリニア加速度センサーのインスタンスを取得する方法を示しています。

Kotlin

val sensorManager = getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE) as SensorManager
val sensor: Sensor? = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_LINEAR_ACCELERATION)

Java

private SensorManager sensorManager;
private Sensor sensor;
...
sensorManager = (SensorManager) getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE);
sensor = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_LINEAR_ACCELERATION);

概念的には、このセンサーは次の関係に従って加速度データを提供します。

linear acceleration = acceleration - acceleration due to gravity

通常、このセンサーは重力の影響を排除して加速度データを取得する場合に使用します。たとえば、このセンサーを使用して、自動車の速度を確認できます。直線加速度センサーには必ずオフセットがあるため、削除する必要があります。最も簡単な方法は、アプリにキャリブレーションステップを組み込むことです。キャリブレーション中に、デバイスをテーブルに置いて、3 つの軸のオフセットを読み取るようにユーザーに依頼できます。そして、加速度センサーの直接的な測定値からそのオフセットを減算して、実際の直線加速度を算出できます。

センサーの座標系は、測定単位（m/s²）と同様に、加速度センサーで使用されるものと同じです。

回転ベクトルセンサーを使用する

回転ベクトルは、デバイスの向きを角度と軸の組み合わせで表します。デバイスは軸（x、y、z）を中心に角度 θ 回転しています。次のコードは、デフォルトの回転ベクトルセンサーのインスタンスを取得する方法を示しています。

Kotlin

val sensorManager = getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE) as SensorManager
val sensor: Sensor? = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_ROTATION_VECTOR)

Java

private SensorManager sensorManager;
private Sensor sensor;
...
sensorManager = (SensorManager) getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE);
sensor = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_ROTATION_VECTOR);

回転ベクトルの 3 つの要素は次のように表されます。

ここで、回転ベクトルの大きさは sin(O/2) に等しく、回転ベクトルの方向は回転軸の方向と等しくなります。

図 1. 回転ベクトルセンサーで使用される座標系。

回転ベクトルの 3 つの要素は、単位四元数の最後の 3 つのコンポーネント（cos(θ/2)、x*sin(θ/2)、y*sin(θ/2)、z*sin(θ/2)）と同じです。回転ベクトルの要素には単位がありません。x、y、z 軸は、加速度センサーと同じ方法で定義されます。基準座標系は、直接直交基底として定義されます（図 1 を参照）。この座標系には次の特性があります。

X はベクトル積 Y x Z として定義されます。デバイスの現在地において地面に対して接線の方向であり、ほぼ東を指しています。
Y は、デバイスの現在地における地面に対して接線の方向であり、地磁気北極を指しています。
Z は空を指し、地面に対して垂直である。

回転ベクトルセンサーの使用方法を示すサンプルアプリケーションについては、 RotationVectorDemo.java をご覧ください。

大型モーションセンサーを使用する

大きなモーションセンサーは、大きなモーションの検出ごとにイベントをトリガーし、その後無効になります。大きなモーションとは、ユーザーの位置情報の変化につながる可能性がある動きです（例: 歩行、自転車、走行中の自動車の座席に座っている）。次のコードは、デフォルトの重大なモーションセンサーのインスタンスを取得する方法と、イベントリスナーを登録する方法を示しています。

Kotlin

val sensorManager = getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE) as SensorManager
val mSensor: Sensor? = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_SIGNIFICANT_MOTION)
val triggerEventListener = object : TriggerEventListener() {
    override fun onTrigger(event: TriggerEvent?) {
        // Do work
    }
}
mSensor?.also { sensor ->
    sensorManager.requestTriggerSensor(triggerEventListener, sensor)
}

Java

private SensorManager sensorManager;
private Sensor sensor;
private TriggerEventListener triggerEventListener;
...
sensorManager = (SensorManager) getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE);
sensor = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_SIGNIFICANT_MOTION);

triggerEventListener = new TriggerEventListener() {
    @Override
    public void onTrigger(TriggerEvent event) {
        // Do work
    }
};

sensorManager.requestTriggerSensor(triggerEventListener, mSensor);

詳しくは TriggerEventListener をご覧ください。

歩数計センサーを使用する

歩数計センサーは、センサーが有効になっている間に最後に再起動した時点からユーザーが歩いた歩数を提供します。歩数計のレイテンシは歩行検出センサーよりも長くなります（最大 10 秒）。ただし、精度は高くなります。

注: アプリが Android 10（API レベル 29）以降を搭載したデバイスでこのセンサーを使用するには、ACTIVITY_RECOGNITION 権限を宣言する必要があります。

次のコードは、デフォルトの歩数計センサーのインスタンスを取得する方法を示しています。

Kotlin

val sensorManager = getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE) as SensorManager
val sensor: Sensor? = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_STEP_COUNTER)

Java

private SensorManager sensorManager;
private Sensor sensor;
...
sensorManager = (SensorManager) getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE);
sensor = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_STEP_COUNTER);

アプリを実行しているデバイスのバッテリーを節約するには、JobScheduler クラスを使用して、特定の間隔で歩数計センサーから現在の値を取得する必要があります。アプリの種類によって必要なセンサー読み取り間隔は異なりますが、アプリでセンサーからのリアルタイムデータを必要としない限り、この間隔はできるだけ長くする必要があります。

歩行検出センサーを使用する

歩行検出センサーは、ユーザーが 1 歩歩くたびにイベントをトリガーします。レイテンシは 2 秒未満と見込まれます。

注: アプリが Android 10（API レベル 29）以降を搭載したデバイスでこのセンサーを使用するには、ACTIVITY_RECOGNITION 権限を宣言する必要があります。

次のコードは、デフォルトの歩数計センサーのインスタンスを取得する方法を示しています。

Kotlin

val sensorManager = getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE) as SensorManager
val sensor: Sensor? = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_STEP_DETECTOR)

Java

private SensorManager sensorManager;
private Sensor sensor;
...
sensorManager = (SensorManager) getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE);
sensor = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_STEP_DETECTOR);

元のデータを使用する

次のセンサーは、デバイスに加わる直線力と回転力に関する元データをアプリに提供します。これらのセンサーの値を効果的に使用するには、環境から重力などの要因を除外する必要があります。ノイズを低減するために、値の傾向に平滑化アルゴリズムを適用する必要がある場合もあります。

加速度計を使用する

加速度センサーは、デバイスにかかる加速度（重力も含む）を測定します。次のコードは、デフォルトの加速度センサーのインスタンスを取得する方法を示しています。

Kotlin

val sensorManager = getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE) as SensorManager
val sensor: Sensor? = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_ACCELEROMETER)

Java

private SensorManager sensorManager;
private Sensor sensor;
  ...
sensorManager = (SensorManager) getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE);
sensor = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_ACCELEROMETER);

注: アプリのターゲットが Android 12（API レベル 31）以降の場合は、このセンサーはレート制限されます。

概念的には、加速度センサーは、次の関係を使用してセンサー自体に加わる力を測定することで、デバイスに加わる加速度（A_d）を決定します。

ただし、重力は常に次の関係に従って測定された加速度に影響します。

このため、デバイスがテーブルの上に置かれている（加速していない）場合、加速度計は g = 9.81 m/s² の値を示します。同様に、デバイスが自由落下し、9.81 m/s² で地面に向かって急加速している場合、加速度計は g = 0 m/s² の値を読み取ります。したがって、デバイスの実際の加速度を測定するには、加速度計データから重力の影響を取り除く必要があります。これは、ハイパスフィルタを適用することで実現できます。逆に、ローパスフィルタを使用すると、重力を分離できます。次の例は、その方法を示しています。

Kotlin

override fun onSensorChanged(event: SensorEvent) {
    // In this example, alpha is calculated as t / (t + dT),
    // where t is the low-pass filter's time-constant and
    // dT is the event delivery rate.

    val alpha: Float = 0.8f

    // 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]

    // Remove the gravity contribution with the high-pass filter.
    linear_acceleration[0] = event.values[0] - gravity[0]
    linear_acceleration[1] = event.values[1] - gravity[1]
    linear_acceleration[2] = event.values[2] - gravity[2]
}

Java

public void onSensorChanged(SensorEvent event){
    // In this example, alpha is calculated as t / (t + dT),
    // where t is the low-pass filter's time-constant and
    // dT is the event delivery rate.

    final float alpha = 0.8;

    // 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];

    // Remove the gravity contribution with the high-pass filter.
    linear_acceleration[0] = event.values[0] - gravity[0];
    linear_acceleration[1] = event.values[1] - gravity[1];
    linear_acceleration[2] = event.values[2] - gravity[2];
}

注: センサーデータをフィルタするには、さまざまな手法を使用できます。上記のコードサンプルでは、単純なフィルタ定数（α）を使用して低周波フィルタを作成しています。このフィルタ定数は、時間定数（t）から導出されます。時間定数は、フィルタがセンサーイベントに追加するレイテンシと、センサーのイベント配信レート（dt）の概略を表します。このコードサンプルでは、デモの目的でアルファ値 0.8 を使用しています。このフィルタリング方法を使用する場合、別のアルファ値の選択が必要になることがあります。

加速度計は、標準のセンサー座標系を使用します。実際には、デバイスが自然な向きでテーブルに置かれている場合、次の条件が適用されます。

デバイスを左側を押すと（右側に移動する）、x 加速度値は正になります。
デバイスの底部を押すと（デバイスがユーザーから離れる方向に動く）、y 加速度の値は正になります。
加速度 A m/s² でデバイスを上空に押すと、z 加速度値は A + 9.81 に等しくなり、デバイスの加速度（+A m/s²）から重力（-9.81 m/s²）を引いた値になります。
静止したデバイスの加速度の値は +9.81 です。これは、デバイスの加速度（0 m/s² から重力（-9.81 m/s²）を差し引いた値）に相当します。

一般的に、デバイスの動きをモニタリングする場合は、加速度計を使用することをおすすめします。ほとんどの Android 搭載ハンドセットとタブレットには加速度計が搭載されており、他のモーションセンサーよりも約 10 倍少ない電力を消費します。1 つの欠点は、重力を取り除いてノイズを低減するために、低周波フィルタと高周波フィルタを実装しなければならない可能性があることです。

ジャイロスコープを使用する

ジャイロスコープは、デバイスの x、y、z 軸周りの回転速度を rad/s 単位で測定します。次のコードは、デフォルトのジャイロスコープのインスタンスを取得する方法を示しています。

Kotlin

val sensorManager = getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE) as SensorManager
val sensor: Sensor? = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_GYROSCOPE)

Java

private SensorManager sensorManager;
private Sensor sensor;
...
sensorManager = (SensorManager) getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE);
sensor = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_GYROSCOPE);

注: Android 12（API レベル 31）以降をターゲットとするアプリの場合、このセンサーはレート制限されます。

センサーの座標系は、加速度センサーに使用される座標系と同じです。回転は反時計回り方向で正の値に設定されます。つまり、原点に配置されたデバイスを x 軸、y 軸、または z 軸上の正の位置から見ているオブザーバーは、デバイスが反時計回りに回転しているように見える場合に正の回転を報告します。これは、正の回転の標準的な数学的定義であり、向きセンサーで使用されるロールの定義とは異なります。

通常、ジャイロスコープの出力は経時的に積分され、時間ステップでの角度の変化を表す回転を計算します。例:

Kotlin

// Create a constant to convert nanoseconds to seconds.
private val NS2S = 1.0f / 1000000000.0f
private val deltaRotationVector = FloatArray(4) { 0f }
private var timestamp: Float = 0f

override fun onSensorChanged(event: SensorEvent?) {
    // This timestep's delta rotation to be multiplied by the current rotation
    // after computing it from the gyro sample data.
    if (timestamp != 0f && event != null) {
        val dT = (event.timestamp - timestamp) * NS2S
        // Axis of the rotation sample, not normalized yet.
        var axisX: Float = event.values[0]
        var axisY: Float = event.values[1]
        var axisZ: Float = event.values[2]

        // Calculate the angular speed of the sample
        val omegaMagnitude: Float = sqrt(axisX * axisX + axisY * axisY + axisZ * axisZ)

        // Normalize the rotation vector if it's big enough to get the axis
        // (that is, EPSILON should represent your maximum allowable margin of error)
        if (omegaMagnitude > EPSILON) {
            axisX /= omegaMagnitude
            axisY /= omegaMagnitude
            axisZ /= omegaMagnitude
        }

        // Integrate around this axis with the angular speed by the timestep
        // in order to get a delta rotation from this sample over the timestep
        // We will convert this axis-angle representation of the delta rotation
        // into a quaternion before turning it into the rotation matrix.
        val thetaOverTwo: Float = omegaMagnitude * dT / 2.0f
        val sinThetaOverTwo: Float = sin(thetaOverTwo)
        val cosThetaOverTwo: Float = cos(thetaOverTwo)
        deltaRotationVector[0] = sinThetaOverTwo * axisX
        deltaRotationVector[1] = sinThetaOverTwo * axisY
        deltaRotationVector[2] = sinThetaOverTwo * axisZ
        deltaRotationVector[3] = cosThetaOverTwo
    }
    timestamp = event?.timestamp?.toFloat() ?: 0f
    val deltaRotationMatrix = FloatArray(9) { 0f }
    SensorManager.getRotationMatrixFromVector(deltaRotationMatrix, deltaRotationVector);
    // User code should concatenate the delta rotation we computed with the current rotation
    // in order to get the updated rotation.
    // rotationCurrent = rotationCurrent * deltaRotationMatrix;
}

Java

// Create a constant to convert nanoseconds to seconds.
private static final float NS2S = 1.0f / 1000000000.0f;
private final float[] deltaRotationVector = new float[4]();
private float timestamp;

public void onSensorChanged(SensorEvent event) {
    // This timestep's delta rotation to be multiplied by the current rotation
    // after computing it from the gyro sample data.
    if (timestamp != 0) {
      final float dT = (event.timestamp - timestamp) * NS2S;
      // Axis of the rotation sample, not normalized yet.
      float axisX = event.values[0];
      float axisY = event.values[1];
      float axisZ = event.values[2];

      // Calculate the angular speed of the sample
      float omegaMagnitude = sqrt(axisX*axisX + axisY*axisY + axisZ*axisZ);

      // Normalize the rotation vector if it's big enough to get the axis
      // (that is, EPSILON should represent your maximum allowable margin of error)
      if (omegaMagnitude > EPSILON) {
        axisX /= omegaMagnitude;
        axisY /= omegaMagnitude;
        axisZ /= omegaMagnitude;
      }

      // Integrate around this axis with the angular speed by the timestep
      // in order to get a delta rotation from this sample over the timestep
      // We will convert this axis-angle representation of the delta rotation
      // into a quaternion before turning it into the rotation matrix.
      float thetaOverTwo = omegaMagnitude * dT / 2.0f;
      float sinThetaOverTwo = sin(thetaOverTwo);
      float cosThetaOverTwo = cos(thetaOverTwo);
      deltaRotationVector[0] = sinThetaOverTwo * axisX;
      deltaRotationVector[1] = sinThetaOverTwo * axisY;
      deltaRotationVector[2] = sinThetaOverTwo * axisZ;
      deltaRotationVector[3] = cosThetaOverTwo;
    }
    timestamp = event.timestamp;
    float[] deltaRotationMatrix = new float[9];
    SensorManager.getRotationMatrixFromVector(deltaRotationMatrix, deltaRotationVector);
    // User code should concatenate the delta rotation we computed with the current rotation
    // in order to get the updated rotation.
    // rotationCurrent = rotationCurrent * deltaRotationMatrix;
}

標準のジャイロスコープは、ノイズやドリフト（バイアス）をフィルタリングまたは補正せずに、回転の元データを提供します。実際には、ジャイロスコープのノイズとドリフトにより、補正が必要な誤差が生じます。通常、ドリフト（バイアス）とノイズは、重力センサーや加速度計などの他のセンサーをモニタリングすることで特定します。

未調整のジャイロスコープを使用する

未調整のジャイロスコープは、回転速度にジャイロドリフト補正が適用されないことを除き、ジャイロスコープに似ています。工場での調整と温度補正は、引き続き回転速度に適用されます。未調整のジャイロスコープは、向きデータの後処理と統合に役立ちます。通常、gyroscope_event.values[0] は uncalibrated_gyroscope_event.values[0] - uncalibrated_gyroscope_event.values[3] に近くなります。つまり

calibrated_x ~= uncalibrated_x - bias_estimate_x

注: 未調整のセンサーはより多くの未加工の結果を提示し、バイアスが含まれることもありますが、調整によって適用される修正からの「ジャンプ」も少なくなります。アプリケーションによっては、これらの未調整の結果をより滑らかで信頼できるものとみなすことがあります。たとえば、アプリが独自のセンサーフュージョンを実施しようとしている場合、キャリブレーションを導入すると、実際に結果が歪む可能性があります。

未調整のジャイロスコープは、回転速度だけでなく、各軸の周囲への推定ドリフトも提供します。次のコードは、調整されていないデフォルトのジャイロスコープのインスタンスを取得する方法を示しています。

Kotlin

val sensorManager = getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE) as SensorManager
val sensor: Sensor? = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_GYROSCOPE_UNCALIBRATED)

Java

private SensorManager sensorManager;
private Sensor sensor;
...
sensorManager = (SensorManager) getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE);
sensor = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_GYROSCOPE_UNCALIBRATED);

その他のコードサンプル

BatchStepSensor サンプルでは、このページで説明した API の使用方法について、さらに詳しく説明しています。

モーション センサー

Android オープンソース プロジェクトのセンサー

重力センサーを使用する

Kotlin

Java

リニア アクセラレータを使用する

Kotlin

Java

回転ベクトル センサーを使用する

Kotlin

Java

大型モーション センサーを使用する

Kotlin

Java

歩数計センサーを使用する

Kotlin

Java

歩行検出センサーを使用する

Kotlin

Java

元のデータを使用する

加速度計を使用する

Kotlin

Java

Kotlin

Java

ジャイロスコープを使用する

Kotlin

Java

Kotlin

Java

未調整のジャイロスコープを使用する

Kotlin

Java

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回転ベクトルセンサーを使用する

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