センサーデータを使用してスマートフォンの位置計算アルゴリズムの精度を向上するにはどうすればよいですか?

センサーに基づく位置計算アルゴリズムの評価

質問:

位置計算アルゴリズムセンサーデータを利用したスマートフォンの位置を提示します。このアルゴリズムでは、加速度計のデータを直線加速度に利用し、磁力計のデータと加速度計のデータを組み合わせて動きの方向を決定します。ただし、このアルゴリズムは精度の問題に直面しています。アルゴリズムの改良を支援します。

回答:

アルゴリズムには可能性がありますが、望ましい精度を達成するには大幅な改良が必要です。考慮すべき重要な改訂をいくつか示します:

物理方程式の修正:

ニュートンの法則に従って、加速度、速度、位置は次のように計算される必要があります:

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

センサーを適用中向き:

加速度計と磁力計の測定値はデバイスの向きに影響されます。変換行列 (dev) を使用して、センサーの読み取り値をデバイス空間からグローバル マップ空間に変換し、そのベクトルの大きさを維持する必要があります:

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;

タイミングの最適化:

加速度計の読み取り値は、できるだけ頻繁に (たとえば、少なくとも 10 ミリ秒ごとに) 収集する必要があります。 GPS 読み取り値は、適切なフィルタリングを使用することでチェックする頻度を減らすことができます。

コンパス エラーへの対処:

コンパスの読み取り値は、電磁干渉により不正確になる可能性があります。外れ値を除去するには、フィルタリング アルゴリズムを使用する必要があります。可能であれば、GPS 測定値を使用してコンパスのドリフトを補正できます。

校正と調整:

• 停止中 (フィルタリングされた加速度が 9.81 m に近い場合) /s^2)、デバイスの向きを実際の重力に対して補正できます。
• フィルタリング技術を適用して、ノイズを最小限に抑え、精度を向上させることができます。

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