센서 데이터를 사용하여 스마트폰 위치 계산 알고리즘의 정확도를 어떻게 향상시킬 수 있습니까?

센서 기반 위치 계산 알고리즘 평가

질문:

센서 데이터를 활용하여 스마트폰의 위치를 ​​제시합니다. 알고리즘은 선형 가속을 위한 가속도계 데이터와 가속도계 데이터와 결합된 자력계 데이터를 활용하여 이동 방향을 결정합니다. 그러나 알고리즘은 정확성 문제에 직면해 있습니다. 알고리즘 개선에 도움을 주십시오.

답변:

알고리즘에는 잠재력이 있지만 원하는 정확도를 얻으려면 상당한 개선이 필요합니다. 고려해야 할 몇 가지 주요 개정 사항은 다음과 같습니다.

물리 방정식 수정:

뉴턴의 법칙에 따라 가속도, 속도 및 위치는 다음과 같이 계산되어야 합니다.

ax,ay,az = accelerometer values
vx+=ax*dt // update speed via integration of acceleration
vy+=ay*dt
vz+=az*dt
 x+=vx*dt // update position via integration of velocity
 y+=vy*dt
 z+=vz*dt

센서 적용 방향:

가속도계 및 자력계 판독값은 장치 방향의 영향을 받습니다. 변환 행렬(dev)을 사용하여 센서 판독값을 장치 공간에서 전역 지도 공간으로 변환하고 벡터 크기를 보존해야 합니다.

dev <- compass direction
ax,ay,az = accelerometer values (measured in device space)
(ax,ay,az) = dev*(ax,ay,az); // transform acceleration
ax-=gx;    // remove background gravity in map coordinate system
ay-=gy;
az-=gz;

타이밍 최적화:

가속도계 판독값은 가능한 한 자주(예: 최소 10밀리초마다) 수집되어야 합니다. 적절한 필터링을 사용하면 GPS 판독값 확인 빈도를 줄일 수 있습니다.

나침반 오류 해결:

나침반 판독값은 전자기 간섭으로 인해 부정확할 수 있습니다. 이상값을 제거하려면 필터링 알고리즘을 사용해야 합니다. 가능하다면 GPS 판독값을 사용하여 나침반 표류를 수정할 수 있습니다.

보정 및 개선:

• 정지 중(필터링된 가속도가 9.81m에 가까울 때) /s^2), 장치의 방향은 실제 중력에 대해 수정될 수 있습니다.
• 필터링 기술을 적용하면 노이즈를 최소화하고 정확도를 높일 수 있습니다.

위 내용은 센서 데이터를 사용하여 스마트폰 위치 계산 알고리즘의 정확도를 어떻게 향상시킬 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!