Question

我正在创建一个应用程序，我需要根据设备的方向定位ImageView。我使用MagneticField和Accelerometer传感器中的值来计算设备方向

SensorManager.getRotationMatrix(rotationMatrix, null, accelerometerValues, magneticFieldValues)
SensorManager.getOrientation(rotationMatrix, values);
double degrees = Math.toDegrees(values[0]);

我的问题是ImageView的定位对方向的变化非常敏感。使imageview不断跳到屏幕上。（因为学位变化）

我读到这可能是因为我的设备接近可能影响磁场读数的东西。但这不是它看起来的唯一原因。

我尝试下载一些应用程序，发现“3D compass”和“Compass”的读数仍然非常稳定（当设置噪音滤镜时），我希望我的行为相同应用

我读到我可以通过添加“低通过滤器”来调整读数的“噪音”，但我不知道如何实现这一点（因为我缺乏数学）。

我希望有人可以帮助我在我的设备上创建一个更稳定的阅读，其中设备的一点点移动不会影响当前的方向。现在我做了一个小的

if (Math.abs(lastReadingDegrees - newReadingDegrees) > 1) { updatePosition() }

过滤掉噪音。但它不能很好地工作：）

Answer 1

虽然我没有在Android上使用指南针，但下面显示的基本处理（在JavaScript中）可能对您有用。

它基于加速度计上的低通滤波器，Windows Phone team建议修改以适应指南针（每360度循环行为）。

我假设指南针读数是度数，浮点数在0-360之间，输出应该相似。

您希望在过滤器中完成两件事：

如果变化很小，为防止灰尘，请逐渐转向该方向。

如果变化很大，为防止滞后，立即转向该方向（如果您希望指南针只能以平滑的方式移动，则可以取消）。

为此我们将有2个常数：

缓动浮动，定义移动的平滑程度（1表示没有平滑，0表示永不更新，默认值为0.5）。我们将其称为SmoothFactorCompass。

距离大到足以立即转动的阈值（0表示始终跳跃，360表示从不跳跃，默认为30）。我们将其称为SmoothThresholdCompass。

我们在调用中保存了一个变量，一个名为oldCompass的浮点数，它是算法的结果。

所以变量defenition是：

var SmoothFactorCompass = 0.5;
var SmoothThresholdCompass = 30.0;
var oldCompass = 0.0;

并且函数接收newCompass，并返回oldCompass作为结果。

if (Math.abs(newCompass - oldCompass) < 180) {
    if (Math.abs(newCompass - oldCompass) > SmoothThresholdCompass) {
        oldCompass = newCompass;
    }
    else {
        oldCompass = oldCompass + SmoothFactorCompass * (newCompass - oldCompass);
    }
}
else {
    if (360.0 - Math.abs(newCompass - oldCompass) > SmoothThresholdCompass) {
        oldCompass = newCompass;
    }
    else {
        if (oldCompass > newCompass) {
            oldCompass = (oldCompass + SmoothFactorCompass * ((360 + newCompass - oldCompass) % 360) + 360) % 360;
        } 
        else {
            oldCompass = (oldCompass - SmoothFactorCompass * ((360 - newCompass + oldCompass) % 360) + 360) % 360;
        }
    }
}

我发现该问题已于5个月前开放，可能不再相关，但我确信其他程序员可能会觉得它很有用。

Oded Elyada。

Answer 2

此低通滤波器适用于弧度角。对每个罗盘读数使用添加功能，然后调用平均值来获得平均值。

public class AngleLowpassFilter {

    private final int LENGTH = 10;

    private float sumSin, sumCos;

    private ArrayDeque<Float> queue = new ArrayDeque<Float>();

    public void add(float radians){

        sumSin += (float) Math.sin(radians);

        sumCos += (float) Math.cos(radians);

        queue.add(radians);

        if(queue.size() > LENGTH){

            float old = queue.poll();

            sumSin -= Math.sin(old);

            sumCos -= Math.cos(old);
        }
    }

    public float average(){

        int size = queue.size();

        return (float) Math.atan2(sumSin / size, sumCos / size);
    }
}

使用 Math.toDegrees() 或 Math.toRadians() 进行转换。

Answer 3

请记住，例如350和10的平均值不是180.我的解决方案：

int difference = 0;
for(int i= 1;i <numberOfAngles;i++){
    difference += ( (angles[i]- angles[0] + 180 + 360 ) % 360 ) - 180;
}
averageAngle = (360 + angles[0] + ( difference / numberOfAngles ) ) % 360;

Answer 4

低通滤波器（LPF）阻止快速变化的信号和
只允许信号的缓慢变化。这意味着任何小的突然的变化将被忽略。

在软件中实现这一点的标准方法是采用运行平均值最后N个样本并报告该值。从N开始，小到3和
继续增加N，直到在您的应用中找到足够平滑的响应。

请记住，制作N越高，系统响应越慢。

Answer 5

请参阅我对此相关问题的回答：Smoothing data from a sensor

软件低通滤波器基本上是其修改版本。实际上，在那个答案中，我甚至提供了另一个相关问题的链接：Low pass filter software?

不可靠的Android Compass定位（低通滤波器）

5 个答案: