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有 2 种方法可以获取 3 个旋转值(方位角、俯仰角、滚转角)。
一种是注册类型为 TYPE_ORIENTATION 的监听器。这是最简单的方法,我从每次旋转中得到正确的值范围,如文档所述:
方位角:[0, 359]
间距:[-180, 180]
滚动:[-90, 90]
另一个是第一次看到时最精确和最复杂的。 Android 推荐它,所以我想使用它,但我得到了不同的值。
方位角:[-180, 180]。 -180/180 是 S、0 i N、90 E 和 -90 W。
音高:[-90, 90]。 90 是 90,-90 是 -90,0 是 0 但 -180/180(屏幕朝下)是 0。
滚动:[-180, 180]。
我应该得到相同的值但有小数,对吗?
我有以下代码:
aValues = new float[3];
mValues = new float[3];
sensorListener = new SensorEventListener (){
public void onSensorChanged (SensorEvent event){
switch (event.sensor.getType ()){
case Sensor.TYPE_ACCELEROMETER:
aValues = event.values.clone ();
break;
case Sensor.TYPE_MAGNETIC_FIELD:
mValues = event.values.clone ();
break;
}
float[] R = new float[16];
float[] orientationValues = new float[3];
SensorManager.getRotationMatrix (R, null, aValues, mValues);
SensorManager.getOrientation (R, orientationValues);
orientationValues[0] = (float)Math.toDegrees (orientationValues[0]);
orientationValues[1] = (float)Math.toDegrees (orientationValues[1]);
orientationValues[2] = (float)Math.toDegrees (orientationValues[2]);
azimuthText.setText ("azimuth: " + orientationValues[0]);
pitchText.setText ("pitch: " + orientationValues[1]);
rollText.setText ("roll: " + orientationValues[2]);
}
public void onAccuracyChanged (Sensor sensor, int accuracy){}
};
最佳答案
我知道我在这里玩线程死灵法师,但我最近一直在研究这些东西,所以我想我会投入 2 美分。
该设备不包含罗盘或倾角仪,因此它不直接测量方位角、俯仰角或滚转角。 (我们称之为欧拉角,顺便说一句)。相反,它使用加速度计和磁力计,两者都产生 3 空间 XYZ 向量。这些用于计算方位角等值。
向量在设备坐标空间中:
世界坐标 Y 朝北,X 朝东,Z 朝上:
因此,设备的“中性”方向是平放在 table 上,设备顶部朝北。
加速度计产生一个“向上”方向的矢量。磁力计在“北”方向产生一个矢量。 (请注意,在北半球,由于 magnetic dip ,这往往指向下方。)
加速度计矢量和磁力计矢量可以通过 SensorManager.getRotationMatrix() 以数学方式组合,它返回一个 3x3 矩阵,它将设备坐标中的矢量映射到世界坐标,反之亦然。对于处于中间位置的设备,此函数将返回单位矩阵。
该矩阵不随屏幕方向变化。这意味着您的应用程序需要了解方向并相应地进行补偿。
SensorManager.getOrientation() 采用变换矩阵并计算方位角、俯仰角和滚转值。这些是相对于处于中间位置的设备进行的。
我不知道调用这个函数和只使用 TYPE_ORIENTATION 传感器有什么区别,除了这个函数让你先操作矩阵。
如果设备向上倾斜 90° 或接近 90°,那么欧拉角的使用就会失效。这是数学上的退化情况。在这个领域,设备应该如何知道您是在改变方位角还是滚转?
函数 SensorManager.remapCoordinateSystem() 可用于操作变换矩阵以补偿您可能了解的设备方向。但是,我的实验表明,这并不涵盖所有情况,甚至不包括一些常见情况。例如,如果您想为直立的设备重新映射(例如拍照),您需要将变换矩阵乘以这个矩阵:
1 0 0
0 0 1
0 1 0
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