움직임 감지 센서

Android 플랫폼은 기기의 동작을 모니터링할 수 있는 여러 가지 센서를 제공합니다.

센서 가능한 아키텍처는 센서 유형에 따라 다릅니다.

  • 중력, 선형 가속, 회전 벡터, 중요한 움직임, 보폭 보행 탐지기 센서는 하드웨어 기반 또는 소프트웨어 기반입니다.
  • 가속도계와 자이로스코프 센서는 언제나 하드웨어 기반입니다.

대부분의 Android 지원 기기에는 가속도계가 있으며 지금은 자이로스코프를 포함하는 것도 많습니다. 소프트웨어 기반 센서는 하나 이상의 하드웨어 센서를 사용해 데이터를 얻기 때문에 좀 더 다양합니다. 이런 소프트웨어 기반 센서는 기기에 따라 가속도계와 자기계에서 데이터를 얻거나 자이로스코프에서 데이터를 얻을 수 있습니다.

동작 센서는 기기 동작을 모니터링하는 데 유용합니다(예: 틸트, 흔들기, 회전, 스윙). 일반적으로 동작은 사용자의 직접 입력(예: 사용자가 게임에서 자동차를 운전하거나 공을 제어)을 반영하지만, 기기가 있는 물리적 환경(예: 자동차를 운전하는 동안 기기도 함께 이동)을 반영할 수도 있습니다. 첫 번째 경우 기기의 기준계를 기준으로 움직임을 모니터링합니다. 애플리케이션의 기준 또는 기준입니다. 두 번째 경우에서는 선형 회귀와 관련된 움직임을 쉽게 이해할 수 있습니다 동작 센서 그 자체는 기기 위치를 모니터링하는 데 사용하는 경우가 많지 않지만 다른 센서(예: 지자기장 센서)와 함께 사용하여 세계의 기준계에 상대적인 기기의 위치를 확인할 수 있습니다(자세한 내용은 위치 센서 참고).

모든 움직임 감지 센서는 SensorEvent마다 센서 값의 다차원 배열을 반환합니다. 예를 들어 단일 센서 이벤트에서 가속도계는 세 개의 좌표축에 대한 가속력 데이터를 반환하고 자이로스코프는 세 개의 좌표축에 대한 회전 속도 데이터를 반환합니다. 이러한 데이터 값은 float 배열에 반환됩니다. (values) 및 다른 SensorEvent 매개변수입니다. 표 1은 Android 플랫폼에서 사용 가능한 동작 센서를 요약한 것입니다.

표 1. Android 플랫폼에서 지원되는 움직임 감지 센서

센서 센서 이벤트 데이터 설명 측정 단위
TYPE_ACCELEROMETER SensorEvent.values[0] x축의 가속력(중력 포함). m/s2
SensorEvent.values[1] y축의 가속력(중력 포함).
SensorEvent.values[2] z축의 가속력(중력 포함).
TYPE_ACCELEROMETER_UNCALIBRATED SensorEvent.values[0] 편향 보상 없이 X축을 따라 측정한 가속. m/s2
SensorEvent.values[1] 편향 보상 없이 Y축을 따라 측정한 가속.
SensorEvent.values[2] 편향 보상 없이 Z축을 따라 측정한 가속.
SensorEvent.values[3] 추정된 편향 보상을 적용하여 X축을 따라 측정한 가속.
SensorEvent.values[4] 추정된 편향 보상을 적용하여 Y축을 따라 측정한 가속.
SensorEvent.values[5] 추정된 편향 보상을 적용하여 Z축을 따라 측정한 가속.
TYPE_GRAVITY SensorEvent.values[0] x축의 중력. m/s2
SensorEvent.values[1] y축의 중력.
SensorEvent.values[2] z축의 중력.
TYPE_GYROSCOPE SensorEvent.values[0] x축을 중심으로 한 회전 속도. rad/s
SensorEvent.values[1] y축을 중심으로 한 회전 속도.
SensorEvent.values[2] z축을 중심으로 한 회전 속도.
TYPE_GYROSCOPE_UNCALIBRATED SensorEvent.values[0] x축을 중심으로 한 회전 속도(드리프트 보상 없음). rad/s
SensorEvent.values[1] y축을 중심으로 한 회전 속도(드리프트 보상 없음).
SensorEvent.values[2] z축을 중심으로 한 회전 속도(드리프트 보상 없음).
SensorEvent.values[3] x축을 중심으로 추정한 드리프트.
SensorEvent.values[4] y축을 중심으로 추정한 드리프트.
SensorEvent.values[5] z축을 중심으로 추정한 드리프트.
TYPE_LINEAR_ACCELERATION SensorEvent.values[0] x축의 가속력(중력 제외). m/s2
SensorEvent.values[1] y축의 가속력(중력 제외).
SensorEvent.values[2] z축의 가속력(중력 제외).
TYPE_ROTATION_VECTOR SensorEvent.values[0] x축의 회전 벡터 구성요소(x * sin(θ/2)). 단위 없음
SensorEvent.values[1] y축의 회전 벡터 구성요소(y * sin(θ/2)).
SensorEvent.values[2] z축의 회전 벡터 구성요소(z * sin(θ/2)).
SensorEvent.values[3] 회전 벡터의 스칼라 구성요소 ((cos(Workspace/2))입니다.1
TYPE_SIGNIFICANT_MOTION 해당 사항 없음 해당 사항 없음 해당 사항 없음
TYPE_STEP_COUNTER SensorEvent.values[0] 센서가 활성화되어 있는 동안 마지막 재부팅 이후로 사용자가 걸은 걸음 수입니다. 단계
TYPE_STEP_DETECTOR 해당 사항 없음 해당 사항 없음 해당 사항 없음

1 스칼라 구성요소는 선택적 값입니다.

회전 벡터 센서와 중력 센서는 움직임에 가장 자주 사용되는 센서입니다. 탐지 및 모니터링입니다 회전 벡터 센서는 특히 용도가 다양하며, 동작 탐지나 각 변화 모니터링, 상대적 방향 변화와 같이 다양한 동작 관련 작업에 사용됩니다. 예를 들어 회전 벡터 센서는 게임, 증강 현실 애플리케이션, 2D 또는 3D 나침반, 카메라 안정화 앱을 개발할 때 사용하기에 이상적입니다. 대부분의 경우 이러한 센서를 사용하는 것이 가속도계와 지자기장 센서나 방향 센서를 사용하는 것보다 낫습니다.

Android 오픈소스 프로젝트 센서

Android 오픈소스 프로젝트(AOSP)는 중력 센서, 선형 가속 센서, 회전 벡터 센서, 이렇게 세 가지 소프트웨어 기반 동작 센서를 제공합니다. 다음에서 업데이트된 센서: Android 4.0 이상에서는 (다른 센서 외에도) 기기의 자이로스코프를 사용하여 확인할 수 있습니다 이 센서를 사용해 보고 싶다면 getVendor() 메서드와 getVersion() 메서드를 사용하여 식별할 수 있습니다(벤더는 Google LLC; 버전 번호는 3). 공급업체별로 이러한 센서를 식별하고 Android 시스템에서는 이 세 개의 센서를 보조 센서로 간주하므로 버전 번호가 필요합니다. 있습니다. 예를 들어 기기 제조업체가 자체 중력 센서를 제공하는 경우 AOSP는 보조 중력 센서로 표시됩니다. 이 세 개의 센서는 모두 자이로스코프를 활용합니다. 기기에 자이로스코프가 없다면 이들 센서가 표시되지 않고 사용할 수 없습니다.

중력 센서 사용

중력 센서는 중력 센서의 3차원 벡터를 인코더-디코더에 의해 생성됩니다. 일반적으로 이 센서는 기기의 상대적 방향을 나타냅니다. 다음 코드는 기본 중력 센서의 인스턴스를 가져옵니다.

Kotlin

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

자바

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

단위는 가속 센서에서 사용하는 것과 동일하고(m/s2), 좌표계는 가속 센서에서 사용하는 것과 동일합니다.

참고: 기기가 유휴 상태일 때 중력 센서의 출력값은 가속도계와 동일합니다.

선형 가속도계 사용

선형 가속 센서는 3차원 벡터와 각 기기 축을 따른 가속(중력을 제외)을 나타냅니다. 이때 이 값을 사용하여 동작 감지를 실행합니다. 이 값은 데드 레커닝(Dead reckoning)을 사용하는 관성 항법 시스템입니다. 다음 코드는 기본 선형 가속 센서의 인스턴스를 가져오는 방법을 보여줍니다.

Kotlin

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

자바

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

개념적으로 이 센서는 다음에 따라 가속 데이터를 제공합니다. 관계:

linear acceleration = acceleration - acceleration due to gravity

일반적으로 이 센서는 중력의 영향을 배제한 가속 데이터를 얻고자 할 때 사용합니다. 예를 들어 이 센서를 사용하여 자동차가 얼마나 빨리 움직이는지 알아낼 수 있습니다. 선형 가속 센서는 언제나 오프셋이 있으며, 이를 삭제해야 합니다. 가장 간단한 방법은 애플리케이션에 보정 단계를 넣는 것입니다. 보정 중에 사용자에게 세 축 모두의 오프셋을 읽을 수 있습니다. 그런 다음 가속 센서의 직접 측정값에서 이 오프셋을 빼서 실제 선형 가속을 알아냅니다.

센서 좌표계는 가속 센서에서 사용하는 것과 동일하며, 측정 단위(m/s2)도 동일합니다.

회전 벡터 센서 사용

회전 벡터는 기기의 방향을 각과 축의 조합으로 나타냅니다. 이때 기기는 어느 한 축(x, y, z)을 중심으로 θ 각도를 회전한 상태입니다. 다음 코드는 기본 회전 벡터 센서의 인스턴스를 가져오는 방법을 보여줍니다.

Kotlin

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

자바

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

회전 벡터의 세 가지 요소는 다음과 같이 나타냅니다.

x*sin(θ/2), y*sin(θ/2), z*sin(θ/2)

여기서 회전 벡터의 크기는 sin(보내기/2)이며, 공식의 방향은 회전 벡터는 회전 축의 방향과 같습니다.

그림 1. 회전 벡터 센서에서 사용하는 좌표계

회전 벡터의 세 가지 요소는 단위 4원수(cos(θ/2), x*sin(θ/2), y*sin(θ/2), z*sin(θ/2))의 마지막 세 가지 구성요소와 동일합니다. 회전 벡터의 요소는 있습니다. x, y, z 축은 가속 센서와 동일한 방식으로 정의됩니다. 참조 좌표계는 직접적인 정규직교를 기준으로 정의됩니다 (그림 1 참조). 이 좌표계의 특징은 다음과 같습니다.

  • X는 벡터 Y x Z의 곱으로 정의됩니다. 기기가 현재 위치하는 지면에 대해 접선 방향이고 대략적으로 동쪽을 가리킵니다.
  • Y는 기기가 현재 위치하는 지면에 대해 접선 방향이고 자북극을 가리킵니다.
  • Z는 하늘을 향해 있고 기준 평면에 직각입니다.

회전 벡터 센서 사용 방법을 보여주는 샘플 애플리케이션은 RotationVectorDemo.java를 참고하세요.

중요한 동작 센서 사용

중요한 동작 센서는 중요한 동작이 감지될 때마다 이벤트를 트리거한 다음, 자동으로 비활성화됩니다. 중요한 움직임이란 음의 변화를 유발할 수 있는 사용자의 위치 예를 들어 걷기, 자전거 타기, 움직이는 자동차에 앉아 있습니다. 다음 코드는 기본적인 중요한 동작 센서의 인스턴스를 가져오고 이벤트 리스너를 등록하는 방법을 나타냅니다.

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)
}

자바

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);

자세한 내용은 TriggerEventListener를 참조하세요.

보행 계수기 센서 사용

보행 계수기 센서는 마지막 재부팅 이후 사용자가 걸은 걸음 수를 제공합니다. 될 수 있습니다. 걸음수 측정기는 지연 시간 (최대 10초)이 더 길지만 보행 탐지기 센서보다 훨씬 정확합니다.

참고: ACTIVITY_RECOGNITION 이 센서를 사용할 수 있도록 권한을 부여해야 합니다. Android 10 (API 수준 29) 이상

다음 코드는 기본 보행 계수기 센서의 인스턴스를 가져오는 방법을 보여줍니다.

Kotlin

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

자바

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

앱을 실행하는 기기에서 배터리를 절약하려면 JobScheduler 클래스를 사용하여 일정 간격을 두고 보행 계수기 센서에서 현재 값을 검색해야 합니다. 앱 유형에 따라 센서를 읽는 간격이 달라져야 하지만 앱에서 센서의 실시간 데이터를 요구하지 않는다면 이 간격을 최대한 길게 설정해야 합니다.

보행 탐지기 센서 사용

보행 탐지기 센서는 사용자가 걸음을 걸을 때마다 이벤트를 트리거합니다. 지연 시간은 2초 미만일 것으로 예상됩니다

참고: ACTIVITY_RECOGNITION 이 센서를 사용할 수 있도록 권한을 부여해야 합니다. Android 10 (API 수준 29) 이상

다음 코드는 기본 단계의 인스턴스를 가져오는 방법을 보여줍니다. 감지기 센서:

Kotlin

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

자바

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

원시 데이터 작업

다음 센서는 기기에 작용하는 선형적 힘과 회전력에 대한 원시 데이터를 앱에 제공합니다. 이 센서의 값을 효과적으로 사용하려면 중력과 같은 환경 요소를 필터링해야 합니다. 값의 추이에 스무딩 알고리즘을 적용하여 노이즈를 줄여야 할 수도 있습니다.

가속도계 사용

가속 센서는 가속도를 포함하여 일어날 수 있습니다. 다음의 코드는 기본 가속 센서의 인스턴스를 가져오는 방법을 나타냅니다.

Kotlin

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

자바

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

참고: 앱이 Android 12 (API 수준 31) 또는 이 센서는 rate-limited.

개념적으로 가속 센서는 적용되는 가속을 결정합니다. 센서에 가해지는 힘을 측정하여 기기에 적용하는 시간 (Ad) 자체 (Fs) 사이의 값을 갖습니다.

A_D=-(1/mass)∑F_S

그러나 중력은 다음의 관계에 따라 항상 측정된 가속에 영향을 미칩니다.

A_D=-g-(1/mass)∑F_S

따라서 기기를 탁자에 놓았을 때(가속 상태가 아닐 때) 가속도계는 g = 9.81m/s2를 읽습니다. 마찬가지로 기기가 자유 낙하하므로 9.81m/s2의 속도로 지면으로 빠르게 가속하고 가속도계가 g = 0m/s2의 크기를 판독합니다. 따라서 실제 가속도에 영향을 미치지 않으므로 가속도계 데이터입니다. 하이 패스 필터를 적용하면 중력을 삭제할 수 있습니다. 반대로 로우 패스는 필터를 사용하여 중력을 분리할 수 있습니다. 다음 예는 이를 수행하는 방법을 보여줍니다.

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]
}

자바

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];
}

참고: 센서 데이터를 필터링하는 데는 다양한 기술을 사용할 수 있습니다. 위의 코드 샘플은 단순 필터 상수(알파)를 사용하여 로우 패스 필터를 생성합니다. 이 필터 상수는 시간 상수(t)(필터가 센서 이벤트에 추가하는 지연의 근사치)와 센서의 이벤트 전달 속도(dt)에서 도출합니다. 코드 샘플 에서는 데모를 위해 알파 값 0.8을 사용합니다. 이 필터링 방식을 사용할 때 다른 알파 값을 선택해야 할 수도 있습니다.

가속도계는 표준 센서 좌표계를 사용합니다. 실질적으로는 기기가 자연적인 방향으로 탁자에 뉘어 있을 때 다음의 조건이 적용된다는 것을 의미합니다.

  • 기기를 왼쪽으로 밀면(즉, 오른쪽으로 이동) x 가속 값이 양수입니다.
  • 기기를 아래로 밀면(즉, 본인에게서 먼 방향으로 이동) y 가속 값이 양수입니다.
  • 기기를 Am/s2의 가속으로 하늘로 밀면 z 가속 값은 A + 9.81과 같고, 이는 기기 (+A m/s2)에서 중력을 뺀 값 (-9.81m/s2)입니다.
  • 정지한 기기의 가속 값은 +9.81로, 기기의 가속과 같습니다(0m/s2에서 중력(-9.81m/s2)을 뺀 값).

일반적으로 가속도계는 기기 동작을 모니터링할 때 사용하기에 좋은 센서입니다. 거의 모든 Android 지원 핸드셋과 태블릿에는 가속도계가 있으며 다른 동작 센서보다 전력 사용량이 10배 정도 적습니다. 한 가지 단점은 중력을 제거하고 노이즈를 줄이기 위한 저역 통과 및 고역 통과 필터

자이로스코프 사용

자이로스코프는 기기의 x, y, z축을 중심으로 회전 속도를 rad/s 단위로 측정합니다. 다음 코드는 기본 자이로스코프의 인스턴스를 가져오는 방법을 나타냅니다.

Kotlin

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

자바

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

참고: 앱이 Android 12 (API 수준 31) 또는 이 센서는 rate-limited.

센서의 좌표계 가속도 센서에 사용된 것과 동일합니다. 순환은 다음에서 양수입니다. 반시계 방향 즉, 관측값의 원점에 위치한 기기에서 x, y 또는 z축의 양수 위치에서 이를 보고 기기가 시계 반대 방향으로 회전하는 것처럼 보이는 경우 양수로 회전합니다. 이는 양의 회전에 대한 기본적인 수학적 정의이며, 방향 센서에서 사용하는 롤의 정의와는 다릅니다.

일반적으로 시간에 따라 자이로스코프의 출력 값을 통합하여 회전을 계산함으로써 시간 단위에 따른 각도 변화를 설명합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

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;
}

자바

// 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;
}

표준 자이로스코프는 노이즈와 드리프트(편향)에 대한 필터링이나 보정 없이 원시 회전 데이터를 제공합니다. 실제로는 자이로스코프의 노이즈와 드리프트로 인해 오류가 발생하고, 이는 보상이 필요합니다. 일반적으로 다음과 같은 다른 센서를 모니터링하여 드리프트 (편향)와 노이즈를 판단합니다. 중력 센서나 가속도계와 같은 형태가 됩니다.

무보정 자이로스코프 사용

미보정 자이로스코프는 자이로스코프와 유사하지만 회전 속도에 자이로-드리프트 보상이 적용되지 않는다는 차이가 있습니다. 공장 보정과 온도 보상은 여전히 회전 속도에 적용됩니다. 미보정 자이로스코프는 방향 데이터를 후처리 및 융합하는 데 유용합니다. 일반적으로 gyroscope_event.values[0]이(가) 가까이에 있습니다. uncalibrated_gyroscope_event.values[0] - uncalibrated_gyroscope_event.values[3] 즉, 다음과 같습니다.

calibrated_x ~= uncalibrated_x - bias_estimate_x

참고: 보정되지 않은 센서는 더욱 원시적인 데이터를 제공하고 일부 편향이 포함될 수는 있으나, 측정값에는 보정을 통해 적용된 수정치에서 발생하는 이동이 적습니다. 일부 애플리케이션은 좀 더 매끄럽고 보정되지 않은 결과를 선호할 수 있습니다 제공합니다 예를 들어 애플리케이션이 자체적인 센서 융합을 시도하는 경우 사용하면 결과가 왜곡될 수 있습니다.

무보정 자이로스코프는 회전 속도 외에도 각 축을 중심으로 추정한 드리프트를 제공합니다. 다음 코드는 기본 인스턴스의 인스턴스를 가져오는 방법을 보여줍니다. 미보정 자이로스코프:

Kotlin

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

자바

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

추가 코드 샘플

BatchStepSensor 샘플은 이 페이지에 설명된 API의 사용법을 보여줍니다.

참고 사항