モーション センサー

Android プラットフォームには、デバイスの動きをモニタリングできるセンサーがいくつか用意されています。

可能なセンサーのアーキテクチャは、センサーのタイプによって異なります。

  • 重力センサー、直線加速度センサー、回転ベクトル、大きな動き、歩数カウンタ、歩行検出センサーは、ハードウェア ベースまたはソフトウェア ベースのいずれかです。
  • 加速度計とジャイロスコープ センサーは常にハードウェア ベースです。

ほとんどの Android 搭載デバイスには加速度計が搭載されていますが、その多くはジャイロスコープを搭載しています。ソフトウェアベース センサーは、データを導出するために 1 つ以上のハードウェア センサーに依存することが多いため、可用性はより変動します。これらのソフトウェアベースのセンサーは、デバイスに応じて、加速度計と磁力計、またはジャイロスコープからデータを取得します。

モーション センサーは、傾斜、揺れ、回転、スイングなどのデバイスの動きのモニタリングに役立ちます。動きは通常、ユーザーによる直接入力を反映します(例: ユーザーがゲーム内で車をハンドルする、試合でボールを操作)。最初のケースでは、デバイスの基準フレームまたはアプリケーションの基準フレームに対する動きをモニタリングします。2 番目のケースでは、ワールドの基準フレームに対する動きをモニタリングします。通常、モーション センサー自体はデバイスの位置のモニタリングには使用されませんが、地磁気センサーなどの他のセンサーと併用して、世界の基準フレームに対するデバイスの位置を決定できます(詳細については、位置センサーをご覧ください)。

すべてのモーション センサーは、SensorEvent ごとにセンサー値の多次元配列を返します。たとえば、1 つのセンサー イベントでは、加速度計は 3 つの座標軸の加速度データを返し、ジャイロスコープは 3 つの座標軸の回転速度データを返します。このデータ値は、他の SensorEvent パラメータとともに float 配列(values)で返されます。表 1 に、Android プラットフォームで利用可能なモーション センサーの概要を示します。

表 1. Android プラットフォームでサポートされているモーション センサー。

センサー センサー イベント データ 説明 測定単位
TYPE_ACCELEROMETER SensorEvent.values[0] X 軸に沿った加速度(重力を含む)。 m/秒2
SensorEvent.values[1] Y 軸方向の加速度(重力を含む)。
SensorEvent.values[2] Z 軸に沿った加速度(重力を含む)。
TYPE_ACCELEROMETER_UNCALIBRATED SensorEvent.values[0] バイアス補正なしで X 軸で測定された加速度。 m/秒2
SensorEvent.values[1] バイアス補正なしで Y 軸で測定された加速度。
SensorEvent.values[2] バイアス補正なしで Z 軸に沿って測定された加速度。
SensorEvent.values[3] 推定バイアス補正により X 軸で測定された加速度。
SensorEvent.values[4] 推定バイアス補正により Y 軸で測定された加速度。
SensorEvent.values[5] 推定バイアス補正により Z 軸で測定された加速度。
TYPE_GRAVITY SensorEvent.values[0] X 軸に沿った重力。 m/秒2
SensorEvent.values[1] Y 軸に沿った重力。
SensorEvent.values[2] Z 軸に沿った重力。
TYPE_GYROSCOPE SensorEvent.values[0] X 軸を中心とした回転速度。 rad/s
SensorEvent.values[1] Y 軸を中心とした回転速度。
SensorEvent.values[2] Z 軸を中心とした回転速度。
TYPE_GYROSCOPE_UNCALIBRATED SensorEvent.values[0] x 軸を中心とした回転率(ドリフト補正なし)。 rad/s
SensorEvent.values[1] y 軸を中心とした回転速度(ドリフト補正なし)。
SensorEvent.values[2] Z 軸を中心とした回転率(ドリフト補正なし)。
SensorEvent.values[3] x 軸を中心とした推定ドリフト。
SensorEvent.values[4] y 軸を中心とした推定ドリフト。
SensorEvent.values[5] Z 軸を中心とした推定ドリフト。
TYPE_LINEAR_ACCELERATION SensorEvent.values[0] X 軸に沿った加速度(重力を除く)。 m/秒2
SensorEvent.values[1] Y 軸に沿った加速度(重力を除く)。
SensorEvent.values[2] Z 軸に沿った加速度(重力を除く)。
TYPE_ROTATION_VECTOR SensorEvent.values[0] x 軸に沿った回転ベクトルの成分(x × sin(角度/2))。 単位なし
SensorEvent.values[1] y 軸に沿った回転ベクトルの成分(y × sin(角度/2))。
SensorEvent.values[2] z 軸に沿った回転ベクトルの成分(z × sin(角度/2))。
SensorEvent.values[3] 回転ベクトルのスカラー成分(cos(Θ/2))。1
TYPE_SIGNIFICANT_MOTION なし なし なし
TYPE_STEP_COUNTER SensorEvent.values[0] センサーがアクティブになっている間に、前回の再起動以降にユーザーが実行した歩数。 歩数
TYPE_STEP_DETECTOR なし なし なし

1 スカラー コンポーネントは省略可能な値です。

回転ベクトル センサーと重力センサーは、モーションの検出とモニタリングに最もよく使用されるセンサーです。回転ベクトル センサーは特に汎用性が高く、ジェスチャーの検出、角度の変化のモニタリング、相対的な向きの変化のモニタリングなど、さまざまなモーション関連のタスクに使用できます。たとえば、回転ベクトル センサーは、ゲーム、拡張現実アプリ、2 次元または 3 次元コンパス、カメラ安定化アプリを開発する場合に最適です。ほとんどの場合、加速度計や地磁場センサー、方向センサーを使用するよりも、これらのセンサーを使用することをおすすめします。

Android オープンソース プロジェクトのセンサー

Android オープンソース プロジェクト(AOSP)は、重力センサー、直線加速度センサー、回転ベクトル センサーの 3 つのソフトウェアベースのモーション センサーを提供しています。これらのセンサーは Android 4.0 で更新され、安定性とパフォーマンスを向上させるため、他のセンサーに加えてデバイスのジャイロスコープを使用するようになりました。これらのセンサーを試す場合は、getVendor() メソッドと getVersion() メソッドを使用して特定できます(ベンダーは Google LLC、バージョン番号は 3 です)。Android システムはこれら 3 つのセンサーをセカンダリ センサーと見なすため、ベンダーとバージョン番号でこれらのセンサーを特定する必要があります。たとえば、デバイス メーカーが独自の重力センサーを提供している場合、AOSP 重力センサーはセカンダリ重力センサーとして表示されます。これら 3 つのセンサーはすべてジャイロスコープに依存しています。デバイスにジャイロスコープが搭載されていない場合、これらのセンサーは表示されず、使用できません。

重力センサーを使用する

重力センサーは、重力の方向と大きさを示す 3 次元ベクトルを提供します。通常、このセンサーは空間におけるデバイスの相対的な向きを決定するために使用されます。次のコードは、デフォルトの重力センサーのインスタンスを取得する方法を示しています。

Kotlin

val sensorManager = getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE) as SensorManager
val sensor: Sensor? = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_GRAVITY)

Java

private SensorManager sensorManager;
private Sensor sensor;
...
sensorManager = (SensorManager) getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE);
sensor = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_GRAVITY);

単位は加速度センサー(m/s2)で使用されているものと同じで、座標系は加速度センサーで使用されているものと同じです。

注: デバイスが静止しているときは、重力センサーの出力は加速度計の出力と同じである必要があります。

直線加速度計を使用する

直線加速度センサーは、重力を除く、デバイスの各軸に沿った加速度を表す 3 次元ベクトルを提供します。この値を使用してジェスチャー検出を実行できます。この値は、デッドレコニングを使用する慣性ナビゲーション システムへの入力としても使用されます。次のコードは、デフォルトの直線加速度センサーのインスタンスを取得する方法を示しています。

Kotlin

val sensorManager = getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE) as SensorManager
val sensor: Sensor? = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_LINEAR_ACCELERATION)

Java

private SensorManager sensorManager;
private Sensor sensor;
...
sensorManager = (SensorManager) getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE);
sensor = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_LINEAR_ACCELERATION);

概念的には、このセンサーは次の関係に基づいて加速度データを提供します。

linear acceleration = acceleration - acceleration due to gravity

このセンサーは通常、重力の影響を受けずに加速度データを取得する必要がある場合に使用します。たとえば、このセンサーを使用して自動車の速度を確認できます。直線加速度センサーには、常にオフセットがあるため、削除する必要があります。これを行うための最も簡単な方法は、アプリケーションに調整ステップを組み込むことです。キャリブレーション中に、デバイスをテーブルに置いてから 3 軸すべてのオフセットを読み取るようにユーザーに依頼できます。そのオフセットを加速度センサーの直接測定値から差し引くことで、実際の直線加速度を取得できます。

センサーの座標系は、加速度センサーで使用されている座標系と同じであり、測定単位(m/s2)も同じです。

回転ベクトル センサーを使用する

回転ベクトルは、角度と軸の組み合わせでデバイスの向きを表します。この角度では、デバイスが軸(x、y、または z)のまわりに角度 0 だけ回転します。次のコードは、デフォルトの回転ベクトル センサーのインスタンスを取得する方法を示しています。

Kotlin

val sensorManager = getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE) as SensorManager
val sensor: Sensor? = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_ROTATION_VECTOR)

Java

private SensorManager sensorManager;
private Sensor sensor;
...
sensorManager = (SensorManager) getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE);
sensor = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_ROTATION_VECTOR);

回転ベクトルの 3 つの要素は次のように表されます。

x*sin(o/2)、y*sin(o/2)、z*sin(o/2)

ここで、回転ベクトルの大きさは sin(角度/2)に等しく、回転ベクトルの方向は回転軸の方向と等しくなります。

図 1. 回転ベクトル センサーで使用される座標系。

回転ベクトルの 3 つの要素は、単位四元数の最後の 3 つの要素に等しくなります(cos(o/2)、x*sin(o/2)、y*sin(o/2)、z*sin(o/2))。回転ベクトルの要素は単位がありません。x 軸、y 軸、z 軸は加速度センサーと同じように定義されます。基準座標系は、直接正規直交基底として定義されます(図 1 を参照)。この座標系には次の特徴があります。

  • X は、ベクトル積 Y x Z として定義されます。デバイスの現在地では地面に対して接線の方向であり、ほぼ東を指します。
  • Y は、デバイスの現在地における地面に対して接線の方向であり、地磁気的な北極を指しています。
  • Z は空を指し、地面に対して垂直です。

回転ベクトル センサーの使用方法を示すサンプル アプリケーションについては、 RotationVectorDemo.java をご覧ください。

重要なモーション センサーを使用する

重要なモーション センサーは、重要なモーションが検出されるたびにイベントをトリガーし、その後自身を無効にします。大きな動きとは、徒歩、自転車、移動中の車など、ユーザーの位置の変更につながる可能性のある動きです。次のコードは、デフォルトの重要なモーション センサーのインスタンスを取得する方法と、イベント リスナーを登録する方法を示しています。

Kotlin

val sensorManager = getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE) as SensorManager
val mSensor: Sensor? = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_SIGNIFICANT_MOTION)
val triggerEventListener = object : TriggerEventListener() {
    override fun onTrigger(event: TriggerEvent?) {
        // Do work
    }
}
mSensor?.also { sensor ->
    sensorManager.requestTriggerSensor(triggerEventListener, sensor)
}

Java

private SensorManager sensorManager;
private Sensor sensor;
private TriggerEventListener triggerEventListener;
...
sensorManager = (SensorManager) getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE);
sensor = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_SIGNIFICANT_MOTION);

triggerEventListener = new TriggerEventListener() {
    @Override
    public void onTrigger(TriggerEvent event) {
        // Do work
    }
};

sensorManager.requestTriggerSensor(triggerEventListener, mSensor);

詳しくは TriggerEventListener をご覧ください。

歩数計センサーを使用する

歩数計センサーは、センサーがアクティブになっている最後の再起動以降にユーザーが行った歩数を示します。歩数計のレイテンシは(最大 10 秒)歩行検出センサーよりも高くなりますが、精度は向上します。

注: Android 10(API レベル 29)以降を搭載したデバイスでこのセンサーを使用するには、ACTIVITY_RECOGNITION 権限を宣言する必要があります。

次のコードは、デフォルトの歩数計センサーのインスタンスを取得する方法を示しています。

Kotlin

val sensorManager = getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE) as SensorManager
val sensor: Sensor? = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_STEP_COUNTER)

Java

private SensorManager sensorManager;
private Sensor sensor;
...
sensorManager = (SensorManager) getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE);
sensor = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_STEP_COUNTER);

アプリを実行しているデバイスのバッテリーを長持ちさせるには、JobScheduler クラスを使用して、特定の間隔で歩数カウンタ センサーから現在の値を取得する必要があります。必要なセンサー読み取り間隔はアプリの種類によって異なりますが、アプリがセンサーからのリアルタイム データを必要とする場合を除き、この間隔はできるだけ長くする必要があります。

歩行検出センサーを使用する

歩行検出センサーは、ユーザーが 1 歩歩くたびにイベントをトリガーします。レイテンシは 2 秒未満と想定されます。

注: Android 10(API レベル 29)以降を搭載したデバイスでこのセンサーを使用するには、ACTIVITY_RECOGNITION 権限を宣言する必要があります。

次のコードは、デフォルトの歩数検出センサーのインスタンスを取得する方法を示しています。

Kotlin

val sensorManager = getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE) as SensorManager
val sensor: Sensor? = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_STEP_DETECTOR)

Java

private SensorManager sensorManager;
private Sensor sensor;
...
sensorManager = (SensorManager) getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE);
sensor = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_STEP_DETECTOR);

元データを操作する

以下のセンサーは、デバイスに加えられている線形力と回転力に関する生データをアプリに提供します。これらのセンサーからの値を効果的に使用するには、重力などの要因を環境から除外する必要があります。ノイズを軽減するために、値の傾向に平滑化アルゴリズムを適用する必要がある場合もあります。

加速度計を使用する

加速度センサーは、重力を含む、デバイスに適用される加速度を測定します。次のコードは、デフォルトの加速度センサーのインスタンスを取得する方法を示しています。

Kotlin

val sensorManager = getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE) as SensorManager
val sensor: Sensor? = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_ACCELEROMETER)

Java

private SensorManager sensorManager;
private Sensor sensor;
  ...
sensorManager = (SensorManager) getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE);
sensor = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_ACCELEROMETER);

注: Android 12(API レベル 31)以降をターゲットとするアプリの場合、このセンサーにはレート制限があります。

概念的には、加速度センサーは、次の関係を使用してセンサー自体に加えられる力(Fs)を測定することで、デバイスに適用される加速度(Ad)を決定します。

A_D=-(1/質量)ΣF_S

ただし、測定される加速度には、次の関係に従って重力が常に影響を及ぼしています。

A_D=-g-(1/質量)ΣF_S

このため、デバイスがテーブルに置かれている(加速度していない)ときは、加速度計は g = 9.81 m/s2 の大きさを読み取ります。同様に、デバイスが自由落下状態にあり、地面に向かって 9.81 m/s2 で急速に加速している場合、加速度計は g = 0 m/s2 の大きさを読み取ります。したがって、デバイスの実際の加速度を測定するには、加速度計のデータから重力の寄与を除外する必要があります。これは、ハイパス フィルタを適用することで実現できます。逆に、ローパス フィルタを使用して重力の力を分離することもできます。次の例はその方法を示しています。

Kotlin

override fun onSensorChanged(event: SensorEvent) {
    // In this example, alpha is calculated as t / (t + dT),
    // where t is the low-pass filter's time-constant and
    // dT is the event delivery rate.

    val alpha: Float = 0.8f

    // Isolate the force of gravity with the low-pass filter.
    gravity[0] = alpha * gravity[0] + (1 - alpha) * event.values[0]
    gravity[1] = alpha * gravity[1] + (1 - alpha) * event.values[1]
    gravity[2] = alpha * gravity[2] + (1 - alpha) * event.values[2]

    // Remove the gravity contribution with the high-pass filter.
    linear_acceleration[0] = event.values[0] - gravity[0]
    linear_acceleration[1] = event.values[1] - gravity[1]
    linear_acceleration[2] = event.values[2] - gravity[2]
}

Java

public void onSensorChanged(SensorEvent event){
    // In this example, alpha is calculated as t / (t + dT),
    // where t is the low-pass filter's time-constant and
    // dT is the event delivery rate.

    final float alpha = 0.8;

    // Isolate the force of gravity with the low-pass filter.
    gravity[0] = alpha * gravity[0] + (1 - alpha) * event.values[0];
    gravity[1] = alpha * gravity[1] + (1 - alpha) * event.values[1];
    gravity[2] = alpha * gravity[2] + (1 - alpha) * event.values[2];

    // Remove the gravity contribution with the high-pass filter.
    linear_acceleration[0] = event.values[0] - gravity[0];
    linear_acceleration[1] = event.values[1] - gravity[1];
    linear_acceleration[2] = event.values[2] - gravity[2];
}

注: センサーデータは、さまざまな手法でフィルタできます。上記のコードサンプルでは、単純なフィルタ定数(alpha)を使用して、ローパス フィルタを作成しています。このフィルタ定数は、時定数(t)から導出されます。これは、フィルタがセンサー イベントに追加するレイテンシとセンサーのイベント配信レート(dt)を大まかに表したものです。このコードサンプルではデモ用にアルファ値 0.8 を使用しています。このフィルタリング方法を使用する場合は、別のアルファ値の選択が必要になることがあります。

加速度計は、標準のセンサー座標系を使用します。実際には、デバイスが自然な向きでテーブルの上に平らに置かれている場合は、次の条件が適用されます。

  • デバイスを左側に押すと(右側に移動する)、x 加速度の値は正になります。
  • デバイスを底部に押すと(つまり、自分の位置から離れる)、加速度 y は正になります。
  • デバイスを A m/s2 の加速度で空に向けて押すと、z 加速度の値は A + 9.81 になります。これは、デバイスの加速度(+A m/s2)から重力(-9.81 m/s2)を引いた値に相当します。
  • 静止状態のデバイスの加速度値は +9.81 で、これはデバイスの加速度に相当します(0 m/s2 - 重力、つまり -9.81 m/s2)。

一般に、加速度計はデバイスの動きをモニタリングする場合に使用するのに適したセンサーです。ほとんどの Android 搭載のハンドセットとタブレットには加速度計が搭載されており、消費電力は他のモーション センサーの約 10 分の 1 です。欠点の 1 つは、重力を排除し、ノイズを低減するために、ローパス フィルタとハイパス フィルタを実装しなければならない場合があることです。

ジャイロスコープを使用する

ジャイロスコープは、デバイスの x、y、z 軸を中心とした回転速度を rad/s 単位で測定します。次のコードは、デフォルトのジャイロスコープのインスタンスを取得する方法を示しています。

Kotlin

val sensorManager = getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE) as SensorManager
val sensor: Sensor? = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_GYROSCOPE)

Java

private SensorManager sensorManager;
private Sensor sensor;
...
sensorManager = (SensorManager) getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE);
sensor = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_GYROSCOPE);

注: Android 12(API レベル 31)以降をターゲットとするアプリの場合、このセンサーにはレート制限があります。

センサーの座標系は、加速度センサーに使用されている座標系と同じです。回転は反時計回りの方向が正です。つまり、原点に配置されたデバイスを x、y、z 軸の正の位置から見ているオブザーバーは、デバイスが反時計回りに回転しているように見える場合、正の回転を報告します。これは正の回転の標準的な数学的定義であり、方向センサーで使用されるロールの定義とは異なります。

通常、ジャイロスコープの出力を経時的に積分して、時間ステップによる角度の変化を表す回転を計算します。次に例を示します。

Kotlin

// Create a constant to convert nanoseconds to seconds.
private val NS2S = 1.0f / 1000000000.0f
private val deltaRotationVector = FloatArray(4) { 0f }
private var timestamp: Float = 0f

override fun onSensorChanged(event: SensorEvent?) {
    // This timestep's delta rotation to be multiplied by the current rotation
    // after computing it from the gyro sample data.
    if (timestamp != 0f && event != null) {
        val dT = (event.timestamp - timestamp) * NS2S
        // Axis of the rotation sample, not normalized yet.
        var axisX: Float = event.values[0]
        var axisY: Float = event.values[1]
        var axisZ: Float = event.values[2]

        // Calculate the angular speed of the sample
        val omegaMagnitude: Float = sqrt(axisX * axisX + axisY * axisY + axisZ * axisZ)

        // Normalize the rotation vector if it's big enough to get the axis
        // (that is, EPSILON should represent your maximum allowable margin of error)
        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.
        val thetaOverTwo: Float = omegaMagnitude * dT / 2.0f
        val sinThetaOverTwo: Float = sin(thetaOverTwo)
        val cosThetaOverTwo: Float = cos(thetaOverTwo)
        deltaRotationVector[0] = sinThetaOverTwo * axisX
        deltaRotationVector[1] = sinThetaOverTwo * axisY
        deltaRotationVector[2] = sinThetaOverTwo * axisZ
        deltaRotationVector[3] = cosThetaOverTwo
    }
    timestamp = event?.timestamp?.toFloat() ?: 0f
    val deltaRotationMatrix = FloatArray(9) { 0f }
    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;
}

Java

// Create a constant to convert nanoseconds to seconds.
private static final float NS2S = 1.0f / 1000000000.0f;
private final float[] deltaRotationVector = new float[4]();
private float timestamp;

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

      // Normalize the rotation vector if it's big enough to get the axis
      // (that is, EPSILON should represent your maximum allowable margin of error)
      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 = sin(thetaOverTwo);
      float cosThetaOverTwo = cos(thetaOverTwo);
      deltaRotationVector[0] = sinThetaOverTwo * axisX;
      deltaRotationVector[1] = sinThetaOverTwo * axisY;
      deltaRotationVector[2] = sinThetaOverTwo * axisZ;
      deltaRotationVector[3] = cosThetaOverTwo;
    }
    timestamp = event.timestamp;
    float[] deltaRotationMatrix = new float[9];
    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;
}

標準的なジャイロスコープは、ノイズやドリフト(バイアス)のフィルタリングや補正を行わずに、未加工の回転データを提供します。実際には、ジャイロスコープのノイズとドリフトは補正が必要な誤差を発生させます。通常は、重力センサーや加速度計などの他のセンサーをモニタリングして、ドリフト(バイアス)とノイズを決定します。

未調整のジャイロスコープを使用する

未調整のジャイロスコープは、ジャイロスコープと似ていますが、回転速度にジャイロ ドリフト補正は適用されません。回転速度には、工場出荷時の調整と温度補正が引き続き適用されます。未調整のジャイロスコープは、方向データの後処理や結合に役立ちます。一般に、gyroscope_event.values[0]uncalibrated_gyroscope_event.values[0] - uncalibrated_gyroscope_event.values[3] に近い値になります。つまり、

calibrated_x ~= uncalibrated_x - bias_estimate_x

注: 未調整のセンサーでは、未加工の結果が多くなり、バイアスが含まれることがありますが、測定値では、調整によって適用された補正からの変動が少なくなります。アプリケーションによっては、こうした未調整の結果をよりスムーズで信頼性の高いものとして好むことがあります。たとえば、アプリケーションが独自のセンサー フュージョンを実施しようとしている場合、調整を導入すると、実際に結果に歪みが生じる可能性があります。

未調整のジャイロスコープは、回転速度に加えて、各軸を中心とした推定ドリフトも提供します。次のコードは、デフォルトの未調整のジャイロスコープのインスタンスを取得する方法を示しています。

Kotlin

val sensorManager = getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE) as SensorManager
val sensor: Sensor? = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_GYROSCOPE_UNCALIBRATED)

Java

private SensorManager sensorManager;
private Sensor sensor;
...
sensorManager = (SensorManager) getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE);
sensor = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_GYROSCOPE_UNCALIBRATED);

他のサンプルコード

このページで説明した API の使用方法の他の例については、BatchStepSensor サンプルをご覧ください。

関連ドキュメント