Видео Sensor Fusion выглядит великолепно, но нет кода:http://www.youtube.com/watch?v=C7JQ7Rpwn2k&feature=player_detailpage#t=1315s

Вот мой код, который использует акселерометр и компас. Я также использую фильтр Калмана для трех значений ориентации, но это слишком много кода, чтобы показать здесь. В конечном счете, это работает нормально, но результат либо слишком нервный, либо слишком медленный, в зависимости от того, что я делаю с результатами, и от того, насколько низкими я составляю факторы фильтрации.

/** Just accelerometer and magnetic sensors */
public abstract class SensorsListener2
    implements
        SensorEventListener
{
    /** The lower this is, the greater the preference which is given to previous values. (slows change) */
    private static final float accelFilteringFactor = 0.1f;
    private static final float magFilteringFactor = 0.01f;

    public abstract boolean getIsLandscape();

    @Override
    public void onSensorChanged(SensorEvent event) {
        Sensor sensor = event.sensor;
        int type = sensor.getType();

        switch (type) {
            case Sensor.TYPE_MAGNETIC_FIELD:
                mags[0] = event.values[0] * magFilteringFactor + mags[0] * (1.0f - magFilteringFactor);
                mags[1] = event.values[1] * magFilteringFactor + mags[1] * (1.0f - magFilteringFactor);
                mags[2] = event.values[2] * magFilteringFactor + mags[2] * (1.0f - magFilteringFactor);

                isReady = true;
                break;
            case Sensor.TYPE_ACCELEROMETER:
                accels[0] = event.values[0] * accelFilteringFactor + accels[0] * (1.0f - accelFilteringFactor);
                accels[1] = event.values[1] * accelFilteringFactor + accels[1] * (1.0f - accelFilteringFactor);
                accels[2] = event.values[2] * accelFilteringFactor + accels[2] * (1.0f - accelFilteringFactor);
                break;

            default:
                return;
        }




        if(mags != null && accels != null && isReady) {
            isReady = false;

            SensorManager.getRotationMatrix(rot, inclination, accels, mags);

            boolean isLandscape = getIsLandscape();
            if(isLandscape) {
                outR = rot;
            } else {
                // Remap the coordinates to work in portrait mode.
                SensorManager.remapCoordinateSystem(rot, SensorManager.AXIS_X, SensorManager.AXIS_Z, outR);
            }

            SensorManager.getOrientation(outR, values);

            double x180pi = 180.0 / Math.PI;
            float azimuth = (float)(values[0] * x180pi);
            float pitch = (float)(values[1] * x180pi);
            float roll = (float)(values[2] * x180pi);

            // In landscape mode swap pitch and roll and invert the pitch.
            if(isLandscape) {
                float tmp = pitch;
                pitch = -roll;
                roll = -tmp;
                azimuth = 180 - azimuth;
            } else {
                pitch = -pitch - 90;
                azimuth = 90 - azimuth;
            }

            onOrientationChanged(azimuth,pitch,roll);
        }
    }




    private float[] mags = new float[3];
    private float[] accels = new float[3];
    private boolean isReady;

    private float[] rot = new float[9];
    private float[] outR = new float[9];
    private float[] inclination = new float[9];
    private float[] values = new float[3];



    /**
    Azimuth: angle between the magnetic north direction and the Y axis, around the Z axis (0 to 359). 0=North, 90=East, 180=South, 270=West
    Pitch: rotation around X axis (-180 to 180), with positive values when the z-axis moves toward the y-axis.
    Roll: rotation around Y axis (-90 to 90), with positive values when the x-axis moves toward the z-axis.
    */
    public abstract void onOrientationChanged(float azimuth, float pitch, float roll);
}

Я пытался выяснить, как добавить данные гироскопа, но я просто не делаю это правильно. Документ Google вhttp://developer.android.com/reference/android/hardware/SensorEvent.html показывает некоторый код для получения дельта-матрицы из данных гироскопа. Идея, похоже, заключается в том, что я бы проворачивал фильтры для акселерометра и магнитных датчиков, чтобы они были действительно стабильными. Это будет отслеживать долгосрочную ориентацию.

Затем я бы сохранил историю самых последних N дельта-матриц с гироскопа. Каждый раз, когда я получал новый, я отбрасывал самый старый и умножал их все вместе, чтобы получить окончательную матрицу, которую я умножил бы на стабильную матрицу, возвращаемую акселерометром и магнитными датчиками.

Это не похоже на работу. Или, по крайней мере, моя реализация этого не работает. Результат гораздо более нервный, чем просто акселерометр. Увеличение размера истории гироскопа на самом деле увеличивает джиттер, что заставляет меня думать, что я не вычисляю правильные значения из гироскопа.

public abstract class SensorsListener3
    implements
        SensorEventListener
{
    /** The lower this is, the greater the preference which is given to previous values. (slows change) */
    private static final float kFilteringFactor = 0.001f;
    private static final float magKFilteringFactor = 0.001f;


    public abstract boolean getIsLandscape();

    @Override
    public void onSensorChanged(SensorEvent event) {
        Sensor sensor = event.sensor;
        int type = sensor.getType();

        switch (type) {
            case Sensor.TYPE_MAGNETIC_FIELD:
                mags[0] = event.values[0] * magKFilteringFactor + mags[0] * (1.0f - magKFilteringFactor);
                mags[1] = event.values[1] * magKFilteringFactor + mags[1] * (1.0f - magKFilteringFactor);
                mags[2] = event.values[2] * magKFilteringFactor + mags[2] * (1.0f - magKFilteringFactor);

                isReady = true;
                break;
            case Sensor.TYPE_ACCELEROMETER:
                accels[0] = event.values[0] * kFilteringFactor + accels[0] * (1.0f - kFilteringFactor);
                accels[1] = event.values[1] * kFilteringFactor + accels[1] * (1.0f - kFilteringFactor);
                accels[2] = event.values[2] * kFilteringFactor + accels[2] * (1.0f - kFilteringFactor);
                break;

            case Sensor.TYPE_GYROSCOPE:
                gyroscopeSensorChanged(event);
                break;

            default:
                return;
        }




        if(mags != null && accels != null && isReady) {
            isReady = false;

            SensorManager.getRotationMatrix(rot, inclination, accels, mags);

            boolean isLandscape = getIsLandscape();
            if(isLandscape) {
                outR = rot;
            } else {
                // Remap the coordinates to work in portrait mode.
                SensorManager.remapCoordinateSystem(rot, SensorManager.AXIS_X, SensorManager.AXIS_Z, outR);
            }

            if(gyroUpdateTime!=0) {
                matrixHistory.mult(matrixTmp,matrixResult);
                outR = matrixResult;
            }

            SensorManager.getOrientation(outR, values);

            double x180pi = 180.0 / Math.PI;
            float azimuth = (float)(values[0] * x180pi);
            float pitch = (float)(values[1] * x180pi);
            float roll = (float)(values[2] * x180pi);

            // In landscape mode swap pitch and roll and invert the pitch.
            if(isLandscape) {
                float tmp = pitch;
                pitch = -roll;
                roll = -tmp;
                azimuth = 180 - azimuth;
            } else {
                pitch = -pitch - 90;
                azimuth = 90 - azimuth;
            }

            onOrientationChanged(azimuth,pitch,roll);
        }
    }



    private void gyroscopeSensorChanged(SensorEvent event) {
        // This timestep's delta rotation to be multiplied by the current rotation
        // after computing it from the gyro sample data.
        if(gyroUpdateTime != 0) {
            final float dT = (event.timestamp - gyroUpdateTime) * 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 = (float)Math.sqrt(axisX*axisX + axisY*axisY + axisZ*axisZ);

            // Normalize the rotation vector if it's big enough to get the axis
            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 = (float)Math.sin(thetaOverTwo);
            float cosThetaOverTwo = (float)Math.cos(thetaOverTwo);
            deltaRotationVector[0] = sinThetaOverTwo * axisX;
            deltaRotationVector[1] = sinThetaOverTwo * axisY;
            deltaRotationVector[2] = sinThetaOverTwo * axisZ;
            deltaRotationVector[3] = cosThetaOverTwo;
        }
        gyroUpdateTime = event.timestamp;
        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;
        matrixHistory.add(deltaRotationMatrix);
    }



    private float[] mags = new float[3];
    private float[] accels = new float[3];
    private boolean isReady;

    private float[] rot = new float[9];
    private float[] outR = new float[9];
    private float[] inclination = new float[9];
    private float[] values = new float[3];

    // gyroscope stuff
    private long gyroUpdateTime = 0;
    private static final float NS2S = 1.0f / 1000000000.0f;
    private float[] deltaRotationMatrix = new float[9];
    private final float[] deltaRotationVector = new float[4];
//TODO: I have no idea how small this value should be.
    private static final float EPSILON = 0.000001f;
    private float[] matrixMult = new float[9];
    private MatrixHistory matrixHistory = new MatrixHistory(100);
    private float[] matrixTmp = new float[9];
    private float[] matrixResult = new float[9];


    /**
    Azimuth: angle between the magnetic north direction and the Y axis, around the Z axis (0 to 359). 0=North, 90=East, 180=South, 270=West 
    Pitch: rotation around X axis (-180 to 180), with positive values when the z-axis moves toward the y-axis. 
    Roll: rotation around Y axis (-90 to 90), with positive values when the x-axis moves toward the z-axis.
    */
    public abstract void onOrientationChanged(float azimuth, float pitch, float roll);
}


public class MatrixHistory
{
    public MatrixHistory(int size) {
        vals = new float[size][];
    }

    public void add(float[] val) {
        synchronized(vals) {
            vals[ix] = val;
            ix = (ix + 1) % vals.length;
            if(ix==0)
                full = true;
        }
    }

    public void mult(float[] tmp, float[] output) {
        synchronized(vals) {
            if(full) {
                for(int i=0; i<vals.length; ++i) {
                    if(i==0) {
                        System.arraycopy(vals[i],0,output,0,vals[i].length);
                    } else {
                        MathUtils.multiplyMatrix3x3(output,vals[i],tmp);
                        System.arraycopy(tmp,0,output,0,tmp.length);
                    }
                }
            } else {
                if(ix==0)
                    return;
                for(int i=0; i<ix; ++i) {
                    if(i==0) {
                        System.arraycopy(vals[i],0,output,0,vals[i].length);
                    } else {
                        MathUtils.multiplyMatrix3x3(output,vals[i],tmp);
                        System.arraycopy(tmp,0,output,0,tmp.length);
                    }
                }
            }
        }
    }


    private int ix = 0;
    private boolean full = false;
    private float[][] vals;
}

Второй блок кода содержит мои изменения по сравнению с первым блоком кода, которые добавляют гироскоп к миксу.

В частности, коэффициент фильтрации для ускорения сделан меньшим (что делает значение более стабильным). Класс MatrixHistory отслеживает последние 100 значений gyroscope deltaRotationMatrix, которые рассчитываются в методе gyroscopeSensorChanged.

Я видел много вопросов на этом сайте по этой теме. Они помогли мне добраться до этой точки, но я не могу понять, что делать дальше. Мне бы очень хотелось, чтобы парень из Sensor Fusion только что где-то разместил код. Он, очевидно, все это собрал.