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動作感應器

Android 平台提供多種感應器，可讓你監控動作裝置本身的狀態

感應器的可能架構會因感應器類型而異：

重力、線性加速度、旋轉向量、重大動作、步數計數器和步數偵測器感應器都是硬體或軟體感應器。
加速計和陀螺儀感應器一律會以硬體為基礎。

大多數 Android 裝置都配備加速計，現在許多裝置也都配備陀螺儀。軟體式感應器的可用性變數，因為這類模型通常會仰賴一或多個硬體感應器來產生資料。視裝置而定，這些軟體式感應器可以導出數據。

動作感應器可用於監控裝置的動作，例如傾斜、搖晃、旋轉或擺動。移動通常是直接使用者輸入內容的反應 (例如使用者在遊戲中操控汽車或控制球)，但也可能是裝置所在的實體環境的反應 (例如在您開車時移動)。在第一種情況下，您會監控相對於裝置參考架構或應用程式參考架構的動作；在第二種情況下，您會監控相對於世界參考架構的動作。一般來說，動作感應器不會用於監控裝置位置，但可搭配地磁場感應器等其他感應器，判斷裝置相對於世界參考架構的位置 (詳情請參閱「位置感應器」)。

所有動作感應器都會針對每個 SensorEvent 傳回感應器值的多維陣列。舉例來說，在單一感應器事件期間，加速計會傳回三個座標軸的加速度資料，而陀螺儀會傳回三個座標軸的旋轉資料速率。這些資料值會在 float 陣列中傳回 (values) 與其他SensorEvent 參數。表 1 摘要列出 Android 平台可用的動作感應器。

表 1. Android 平台支援的動作感應器。

感應器	感應器事件資料	說明	測量單位
`TYPE_ACCELEROMETER`	`SensorEvent.values[0]`	沿著 X 軸的加速力 (包括重力)。	公尺/秒²
	`SensorEvent.values[1]`	沿著 Y 軸的加速力 (包括重力)。
	`SensorEvent.values[2]`	沿著 Z 軸的加速度 (包括重力)
`TYPE_ACCELEROMETER_UNCALIBRATED`	`SensorEvent.values[0]`	測量沿著 X 軸的加速度，不進行任何偏差補償。	公尺/秒²
	`SensorEvent.values[1]`	沿著 Y 軸測量的加速度，且沒有任何偏誤補償。
	`SensorEvent.values[2]`	沿著 Z 軸測量加速度，不進行任何偏差補償。
	`SensorEvent.values[3]`	經過估計偏差補償後，沿著 X 軸測得的加速度。
	`SensorEvent.values[4]`	沿著 Y 軸測量加速度，並使用預估偏差補償。
	`SensorEvent.values[5]`	沿著 Z 軸測量加速度，並使用預估偏差補償。
`TYPE_GRAVITY`	`SensorEvent.values[0]`	沿著 X 軸的重力。	公尺/秒²
	`SensorEvent.values[1]`	Y 軸的重力力量。
	`SensorEvent.values[2]`	沿著 Z 軸的重力力量。
`TYPE_GYROSCOPE`	`SensorEvent.values[0]`	沿 X 軸旋轉的速度。	雷/秒
	`SensorEvent.values[1]`	沿著 y 軸旋轉的速度。
	`SensorEvent.values[2]`	沿著 Z 軸的旋轉速率。
`TYPE_GYROSCOPE_UNCALIBRATED`	`SensorEvent.values[0]`	圍繞 X 軸的旋轉速率 (不含偏移補償)。	弧度/秒
	`SensorEvent.values[1]`	Y 軸的旋轉速率 (不含偏移補償)。
	`SensorEvent.values[2]`	沿著 Z 軸旋轉的速度 (不含漂移補償)。
	`SensorEvent.values[3]`	預估漂移的 X 軸。
	`SensorEvent.values[4]`	預估的 y 軸漂移情形。
	`SensorEvent.values[5]`	預估的 Z 軸漂移。
`TYPE_LINEAR_ACCELERATION`	`SensorEvent.values[0]`	沿著 X 軸加速度 (不含重力)。	公尺/秒²
	`SensorEvent.values[1]`	沿著 Y 軸的加速力 (不含重力)。
	`SensorEvent.values[2]`	沿著 Z 軸的加速力 (不含重力)。
`TYPE_ROTATION_VECTOR`	`SensorEvent.values[0]`	沿著 x 軸的旋轉向量元件 (x * sin(θ/2))。	無單位
	`SensorEvent.values[1]`	沿著 Y 軸的旋轉向量元件 (y * sin(while/2))。
	`SensorEvent.values[2]`	沿著 z 軸的旋轉向量元件 (z * sin(θ/2))。
	`SensorEvent.values[3]`	旋轉向量的純量元件 ((cos(chunk/2))¹。
`TYPE_SIGNIFICANT_MOTION`	無	不適用	無
`TYPE_STEP_COUNTER`	`SensorEvent.values[0]`	使用者自上次重新啟動以來，測量到的步數已啟用，	操作步驟
`TYPE_STEP_DETECTOR`	無	不適用	無

¹ 純量元件為選用值。

旋轉向量感應器和重力感應器是用於偵測和監控動作最常用的感應器。旋轉向量感應器特別多用途，可用於各種與動作相關的任務，例如偵測手勢、監控角度變化，以及監控相對方向變化。舉例來說，如果您正在開發遊戲、擴增實境應用程式、2D 或 3D 指南針，或是相機穩定器應用程式，旋轉向量感應器就是理想的選擇。在大多數情況下，使用這些感應器比使用加速計和地磁場感應器或方向感應器更適合。

Android 開放原始碼計畫感應器

Android 開放原始碼計畫 (AOSP) 提供三種以軟體為基礎的動作感應器：重力感應器、線性加速度感應器和旋轉向量感應器。這些感應器已於 Android 4.0 版，現在可使用裝置的陀螺儀 (除了其他感應器) 提升穩定性，才需進行如果您想試用這些感應器，可以使用 getVendor() 方法和 getVersion() 方法來辨識 (供應商為 Google LLC；版本號碼為 3)。必須依供應商和版本編號識別這些感應器，因為 Android 系統會將這三個感應器視為次要感應器。舉例來說，如果裝置製造商自行提供重力感應器，那麼 Android 開放原始碼計畫重力感應器顯示為次要重力感應器。這三個感應器都需要陀螺儀：如果裝置沒有陀螺儀，這些感應器就不會顯示，也無法使用。

使用重力感應器

重力感應器提供 3D 向量來表示重力的方向和大小通常，這個感應器用於判斷裝置在空間中的相對方向。以下程式碼將說明如何取得預設重力感應器的執行個體：

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);

單位與加速所使用的單位相同感應器 (m/s²)，而座標系統與以及加速感應器

注意：裝置靜止不動時，重力感應器輸出內容應與加速計相同

使用線性加速計

線性加速感應器會提供 3D 向量代表每個裝置軸的加速度 (不包括重力)。別擔心！您可以使用這個值即可執行手勢偵測。這個值也可以做為慣性導航系統的輸入值，該系統會使用死算法。下列程式碼說明如何取得預設線性加速度感應器的例項：

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);

從概念上來說，這個感應器會根據下列關係提供加速度資料：

linear acceleration = acceleration - acceleration due to gravity

您通常會在想要取得無重力影響的加速度資料時使用這項感應器。舉例來說，您可以利用這個感應器查看車輛的行進速度。線性加速度感應器一律會產生偏移，您必須移除偏移。最簡單的方法是使用以便在應用程式中建構校正步驟校正期間，您可以請使用者設定然後讀取這三個軸的偏移量。接著，您可以從加速度感應器的直接讀數中減去該偏移值，以取得實際的線性加速度。

感應器座標系統與加速度感應器使用的座標系統相同，測量單位也相同 (m/s²)。

使用旋轉向量感應器

旋轉向量代表裝置軸，其中裝置會以 X 軸 (x、y 或 z) 圍繞角 Center 旋轉。以下程式碼說明如何取得預設旋轉向量感應器的例項：

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);

旋轉向量的三個元素如下所示：

其中旋轉向量大小等於 sin(θ/2)，旋轉向量方向等於旋轉軸方向。

圖 1. 旋轉向量感應器使用的座標系統。

旋轉向量的三個元素等於單位四元數的最後三個元素 (cos(θ/2)、x*sin(θ/2)、y*sin(θ/2)、z*sin(θ/2))。旋轉向量的元素無單位。x、y 和 z 軸的定義方式與加速感應器相同。參考座標系統的定義為直接正交基底 (請見圖 1)。此座標系統具有下列特性：

X 定義為向量積 Y x Z。對位於裝置目前位置的地面，並指向大約東方。
Y 是指裝置目前位置的地面切線，指向目標的地磁北極。
Z 點朝天空垂直，與地面平面垂直。

如需展示如何使用旋轉向量感應器的範例應用程式，請參閱 RotationVectorDemo.java。

使用重要的動作感應器

每次偵測到重大動作時，重大動作感應器就會觸發事件，然後自動停用。重大動作是指可能使使用者的位置；例如步行、騎腳踏車或坐在移動中的車輛。以下程式碼說明如何取得預設重大動作感應器的例項，以及如何註冊事件事件監聽器：

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);

詳情請參閱 TriggerEventListener。

使用步數計感應器

步數計感應器會提供使用者自上次重新啟動裝置後，在感應器啟用期間所走的步數。步數計的延遲時間較長 (最多 10 秒)，但準確度高於步數偵測器感應器。

注意：您必須宣告 ACTIVITY_RECOGNITION 權限，才能讓應用程式在搭載 Android 10 (API 級別 29) 以上版本的裝置上使用此感應器。

下列程式碼說明如何取得預設步數計數器感應器的例項：

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);

為了在執行應用程式的裝置上節省電力，建議您使用 JobScheduler 類別：從中擷取目前值計算特定間隔的梯度計數器感應器雖然不同類型的應用程式需要不同的感應器讀取間隔，但除非應用程式需要感應器即時資料，否則應盡可能延長這個間隔。

使用步測器感應器

每當使用者走一步，步數偵測器感應器就會觸發事件。延遲時間應低於 2 秒。

注意： 您必須宣告 ACTIVITY_RECOGNITION 您的應用程式必須獲得授權，才能在搭載 Chrome 的裝置上使用這個感應器 Android 10 (API 級別 29) 以上版本。

以下程式碼顯示如何取得預設步驟的執行個體偵測工具感應器：

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);

使用原始資料

下列感應器為您的應用程式提供線性和旋轉部位。為了使用有效地篩選感應器必須篩除來自環境的因素例如重力您可能還需要在值的趨勢中套用平滑演算法，以減少雜訊。

使用加速計

加速感應器會測量裝置套用的加速度，包括重力。下列程式碼說明如何取得預設加速度感應器的例項：

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);

注意：如果應用程式指定 Android 12 (API 級別 31) 以上版本，則此感應器會受到速率限制。

從概念上來說，加速度感應器會利用下列關係式，測量施加在感應器本身的力 (F_s)，藉此判斷施加在裝置上的加速度 (A_d)：

不過，重力一律會影響測量到的加速度，關係如下：

因此，當裝置放在桌上 (且未加速) 時，加速計會讀取 g = 9.81 m/s² 的大小。同樣地，當裝置位於自由掉落，因此會在 9.81 公尺/秒²快速加速朝地面，加速計會讀取 g = 0 m/s² 的規模。因此，若要衡量裝置的實際加速，必須移除重力的運用來記錄加速計資料您可以套用高通濾波器來達成這一點。相反地濾鏡則可用來隔離重力的力量以下範例說明如何執行這項操作：

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];
}

注意：您可以使用多種不同技巧篩選感應器資料，上述程式碼範例使用簡單的篩選器常數 (Alpha 版) 建立低通篩選器。這個篩選器常數是從時間常數 (t) 衍生而來，可大致表示篩選器為感應器事件新增的延遲時間，以及感應器的事件提交率 (dt)。程式碼範例為了進行示範，使用的是 0.8 Alpha 值如果您使用這個篩選方法，您可能需要選擇不同的 Alpha 值

加速計使用標準感應器座標系統。具體來說，這表示裝置版面配置時，適用下列條件平放於桌子上：

如果您推擠裝置的左側 (使裝置向右移動)，x 加速度值為正值。
如果您將裝置推到底部 (使其遠離您)，y 加速度值為正值。
如果您以 A m/s² 的加速度將裝置推向天空，z 加速度值就等於 A + 9.81，這會對應到裝置的加速度 (+A m/s²) 減去重力 (-9.81 m/s²)。
靜止的裝置加速度值為 +9.81，對應於裝置的加速度 (0 m/s² 減去重力，即 -9.81 m/s²)。

一般來說，如果您要監控裝置動作，加速計是相當實用的感應器。幾乎所有 Android 手機和平板電腦都配備加速計，而且耗電量比其他動作感應器低約 10 倍。缺點是，您可能需要實作採用低通技術和高通式過濾器，消除重力並減少噪音。

使用陀螺儀

陀螺儀測量的是裝置 x、y 或以及 Z 軸下列程式碼說明如何取得預設陀螺儀的例項：

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);

注意： 如果應用程式指定 Android 12 (API 級別 31) 或也就是頻率限制。

感應器的座標系統與加速感應器使用的相同旋轉在逆時針方向；也就是說使用者看到來自原裝置時，在 X 軸、Y 軸或 Z 軸的正向位置，就會回報這個數據如果裝置似乎正在逆時針旋轉，則保持正旋轉。這是正向旋轉的標準數學定義，與方向感應器使用的傾斜定義不同。

通常，陀螺儀的輸出內容會隨時間整合，以便計算描述時間間隔內角度變化的旋轉。例如：

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;
}

標準陀螺儀會提供原始旋轉資料，但不會過濾或修正雜訊和偏移 (偏差)。實務上，陀螺儀的噪音和漂移現象會導致是否獲得報酬您通常會監控其他感應器 (例如重力感應器或加速計)，藉此判斷漂移 (偏差) 和雜訊。

使用未校正的陀螺儀

未校正的陀螺儀與陀螺儀相似，但旋轉速率不會套用陀螺儀漂移補償。旋轉速度仍會套用工廠校正和溫度補償。未校正的陀螺儀可用於後處理和融合方向資料。一般來說 gyroscope_event.values[0]即將接近 uncalibrated_gyroscope_event.values[0] - uncalibrated_gyroscope_event.values[3]。也就是說，

calibrated_x ~= uncalibrated_x - bias_estimate_x

注意：未經校正的感應器會提供更多原始結果，且可能會其中所含的偏誤，但他們的測量結果在經過修正後，跳躍次數較少校正。有些應用程式可能偏好這些未校正的結果，讓結果更順暢可靠又可靠的方式舉例來說，如果應用程式嘗試執行自己的感應器融合，導入校正值可能會導致結果失真。

除了旋轉速率外，未校正的陀螺儀也會提供而是沿著每個軸線偏移以下程式碼顯示如何取得預設值的例項未校正的陀螺儀：

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);

其他程式碼範例

BatchStepSensor 範例進一步示範本頁面提到的 API 用法

另請參閱

關於感應器

位置感應器