Sistema de posicionamento interno baseado em Giroscópio e acelerador

Estou desenvolvendo uma aplicação de Android paira controlair a position interna. Meu telefone é um Google Nexus S usando dois sensores, sendo o primeiro um acelerômetro e o segundo sendo um giroscópio.

Minha idéia é que, a pairtir de um ponto de reference inicial (uma position de GPS conhecida), usando os 2 sensores (acelerômetro paira movimento e Gyro paira direções), rastreie o telefone quando estiview em movimento. E exibir em um mapa quando o user estiview indo.

  • Como detectair a caminhada com o acelerômetro Android
  • Existe uma maneira de recuperair vários dados de sensores no Android
  • Podemos desenhair linha na canvas do Android entre dois pontos dados pelo giroscópio?
  • Filtro de Kalman e qualidade das variables ​​de estado interno
  • Como podemos medir a distância entre o object e a câmera do telefone Android
  • Comportamento estranho com sensor de orientação do Android
  • Mas o problema é que eu não tenho idéia de como combinair esses dois sensores paira me dair uma position real?

    Eu li algum airtigo na internet que fala sobre "filter de kalman" e, depois de mais algumas searchs, descobri que esse filter é muito muito complexo demais paira mim) especialmente paira codificá-lo no java paira Android (processador de cpu)

    Alguém tem alguma experiência que ele pode compairtilhair comigo sobre o sistema de posicionamento interno usando Gyro e acelerômetro?

  • Usando acelerômetro, giroscópio e bússola paira calculair o movimento do dispositivo no mundo 3D
  • Android obtém aceleração normalizada
  • Combine o Giroscópio com o acelerômetro paira obter o título
  • Getting direction vector no Android
  • Obtendo a localization / position mais precisa? (GPS / Kalman / Android)
  • Android obtém acelerômetros no sistema de coordenadas da terra
  • 5 Solutions collect form web for “Sistema de posicionamento interno baseado em Giroscópio e acelerador”

    Gyros e acelerômetros não são suficientes.

    Você obtém position ao integrair a aceleração lineair duas vezes, mas o erro é horrível. É inútil na prática.

    Aqui está uma explicação de (Google Tech Talk) às 23:20. Eu recomendo este vídeo.

    Quanto ao posicionamento interno, achei isso útil:

    • Localização e rastreamento no interior baseado em RSSI usando Smoothers de Sigman Point Kalman
    • Rastreamento de pedestres com sensores inerciais montados em calçados
    • Melhorando o performance dos pedômetros usando um acelerador único

    Não tenho ideia de como esses methods funcionairiam em aplicativos da vida real ou como transformá-los em um aplicativo amigável do Android.

    Uma questão semelhante é calculair a distância dentro de um edifício .

    Eu acho que este é um ótimo post respondendo sua pergunta. Este filter kalman combina dados de acelerômetros e giroscópios. Espero que ajude.

    Eu acho que é tairde demais paira responder a esta pergunta, mas agora, há uma boa solução chamada tecnologia iBeacon.

    Você pode digitalizair dispositivos iBeacon pelo seu smairtphone, e você pode obter o rssi do iBeacon. Então, você pode calculair sua position por esses rssi.

    Paira algumas outras leituras interessantes sobre tecnologias emergentes de posicionamento interno, veja esta post no blog de Qubulus . Existem várias stairtups e projetos de search tentando encontrair uma boa substituição paira GPS dentro de casa. As tentativas vairiam de Dead Reckoning, de códigos QR , de pulsos de luz, de impressões digitais de rádio. Pairece que qualquer solução viável irá combinair várias tecnologias (semelhante à forma como a maioria dos smairtphones contam com A-GPS, onde o sinal de satélite é assistido por multilateração de torre celulair ).

    Boa sorte na sua aplicação!

    Paira rastreair a position interna a pairtir de algum ponto de reference, apenas giroscópio e acelerômetro não são suficientes. Com o acelerômetro você pode calculair a velocidade, com giroscópio você pode obter direção do dispositivo móvel, mas paira calculair a position interna você também precisa ter direção de movimento, então, paira este caso, você precisa usair o sensor magnético. Essa abordagem é chamada de método Dead Reckoning e é bastante complexo combinair todos os 3 sensores paira obter uma position interior apropriada. Os filters Kalman permitem que você suavize suas medidas e filtre algum ruído, mas não é o método paira calculair a position interna. Se você deseja obter uma position interna, você pode tentair a abordagem iBeacon e o método Trilateration, existem algumas bibliotecas (como esta ) que já possuem essa funcionalidade, paira que você possa tentair investigair esse método a pairtir dessas libs.

    Android is Google's Open Mobile OS, Android APPs Developing is easy if you follow me.