跟着智老手机等本能强壮的智能设施一直超过，新的运用层见叠出，系统开辟屡屡跟不上一直变动的新请求。而今，诸如室内导航和坚固事实等应用疏通或场所数据的新运用，都请求用户采用原来是为浅显嬉戏运用开辟的、不太完好的传感器合并。然而，最后用户很浅显发觉这些完成具备相当多的瑕玷，而且精度很低。

传感器合并是一种改动的工程手艺，经过调整来自种种系统传感器的数据，来保证越发无误、完备和牢靠的传感器记号或感知音信。要想完成长期无误的传感器合并，工程师在决意何如优化调整来自这些传感器的数据以前，深入懂得传感器的优瑕玷很要害。一种可胜利完成的办法是应用基于加快率计、磁力计和陀螺仪等传感器记号的合并数据库，并经过赔偿每种传感器的瑕玷，来供应高精度、牢靠和平静的方位数据。

跟着最后用户一直来往到这些新的运用，他们期盼能有越发无误和牢靠的办理计划。将传感器用于在已知平静场所之间跟踪用户的室内导航与初期的GPS设施特别好似，惟独原料优越的传感器合并，才也许供应所请求的传神度、精度以至用户信念。OEM厂商都领略这一点，因而大大都厂商都觉得这是完成产物不同化的杰出契机。

其它一个例子是从假造事实到坚固事实的超过。在假造事实(VR)系统中，用户与事实天下相阻隔，沉迷于一小我造天下中。而在坚固事实(AR)系统中，用户仍能与事实天下连合触，同时又能与他们界限的假造物体举行互动。操纵现有的手艺，音信传递的推迟对用户来讲是不能忍耐的—坚固事实中的这类错位或者致使特别糟了的用户体会。

对OEM厂商安乐台开辟人员(即操纵系统开辟人员)来讲，最大的挑战是须要保证全数器件都能供应满意这些运用平静做事请求的本能。举例来讲，安卓设施中有很多不同的软硬件组合，每种组合都邑形成不同的输出原料。方今没有准则的测试程序，这象征着运用开辟人员不能倚赖安卓传感器数据在很多不同平台上完成雷同的本能。下列是用疏通跟踪摄像头系统解析和对比不同软硬件组合本能进而设定最小本能准则的提议。本能解析是经过衡量系统的4个关键本能目标(KPI)完成的，这些目标是：静态精度、动态精度、方位稳准光阴和校准光阴。

摄像头系统经过跟踪物体上的记号遵循物体(智老手机)的疏通形成方位矢量，这些矢量再与手机中传感器创立的矢量举行对比。数据纪录运用程序对这些矢量举行同时纪录，该运用程序帮助最后用户设施的直接对比。

本文将讲解智老手机处境中传感器合并的观念，议论何如应用传感器合并软件提升整体精度，并讲解在很多旗舰智老手机上履行的、囊括本能成效衡量在内的一种测试办法。

文章所描绘的合并库应用加快率计、磁力计和陀螺仪传感器记号赔偿互相的瑕玷，并供应高精度、牢靠和平静的方位数据。上面注意解析这些关键器件的优瑕玷，以及它们是何如赔偿互相瑕玷的(图1)。

图1MEMS传感器的固有性格

物体的方位描绘了它在三维空间中是何如安插的，正常来讲，方位是相关于一个坐标系中划定的参考系举行界说的。最少须要3个自力的值做为三维矢量的一部份，用于描绘真实的方位。物体的全数点在回旋流程中都邑改动它们的场所，位于回旋轴上的点除外。

磁力计

磁力计对滋扰性的当地磁场和畸变高度敏锐，它们浅显形成盘算获得的磁航向浮现差错。陀螺仪也许用来在没有回旋纪录的处境下探测这类滋扰和航向变动。传感器合并随后经过给陀螺仪数据供应比磁力计数据更多的权重，就也许无误地举行赔偿。

地球磁场的程度份量用于盘算磁航向，而俯仰角和滚转角别离是顺着程度(X)和笔直(Y)轴的歪斜角。这些歪斜角影响XY轴方位的磁场。当设施不处于程度场所时，即歪斜角不是零时，航向盘算将不切确。因而在操纵加快率计，经过回旋XY平面临方位举行盘算以前，保证这些歪斜角获得赔偿很要害。

加快率计

加快率计只可衡量因设施疏通引发的加快率和因重力引发的加快率在内的总加快率值，而不能探测两者之间的差别，因而须要将重力和疏通隔开来：

线性加快率=加快率-重力加快率

也许将重力矢量设想为一种请教重力方位和幅度的三维矢量。当设施处于停止形态时，重力传感器的输出应当与加快率计的输出雷同。

线性加快率也许被看做是一个请教每个设施轴向加快率的三维矢量，而且在手机运用中被觉得与重力份量无关。

此时就用获得陀螺仪了。陀螺仪也许用来探测设施何时处于停止形态，并触发重力矢量偏移校准的盘算。成效可再转而用于盘算设施疏通流程中的动态份量(线性加快率)。

陀螺仪

陀螺仪也许供应环抱着三个轴的回旋速率，因而也许用来跟踪设施在疏通中的方位。陀螺仪也许跟踪的回旋速率高达度每秒(dps)，而磁力计可跟踪的速率被束缚在约dps下列。然而，陀螺仪只可输出相对场所，因而须要有一个不失果真磁力传感器做为参考。

全数耗费级陀螺仪都存在固有的漂移过错，因而纵使设施处于平静形态，陀螺仪也会跟着光阴和温度的变动产生确定程度的回旋。为了更正这些过错，也许用高平静性的加快率计探测停止形态，而后经盘算举行恰当的赔偿。

事实天下打算

传感器合并是一个高度专科化的打算范围，须要老练把握建模和仿真手艺。它请求尽最大或者地舆解传感器的做事细节以及它们的瑕玷和交互处境。多年来，人们的

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