Android重力感应开发

一、手机中常用的传感器

在Android2.3 gingerbread系统中，google提供了11种传感器供应用层使用，具体如下：（Sensor类）

#define SENSOR_TYPE_ACCELEROMETER 1 //加速度
#define SENSOR_TYPE_MAGNETIC_FIELD 2 //磁力
#define SENSOR_TYPE_ORIENTATION 3 //方向
#define SENSOR_TYPE_GYROSCOPE 4 //陀螺仪
#define SENSOR_TYPE_LIGHT 5 //光线感应
#define SENSOR_TYPE_PRESSURE 6 //压力
#define SENSOR_TYPE_TEMPERATURE 7 //温度
#define SENSOR_TYPE_PROXIMITY 8 //接近
#define SENSOR_TYPE_GRAVITY 9 //重力
#define SENSOR_TYPE_LINEAR_ACCELERATION 10//线性加速度
#define SENSOR_TYPE_ROTATION_VECTOR 11//旋转矢量

1-1加速度传感器

加速度传感器又叫G-sensor，返回x、y、z三轴的加速度数值。
该数值包含地心引力的影响，单位是m/s^2。
将手机平放在桌面上，x轴默认为0，y轴默认0，z轴默认9.81。
将手机朝下放在桌面上，z轴为-9.81。
将手机向左倾斜，x轴为正值。
将手机向右倾斜，x轴为负值。
将手机向上倾斜，y轴为负值。
将手机向下倾斜，y轴为正值。
加速度传感器可能是最为成熟的一种mems产品，市场上的加速度传感器种类很多。
手机中常用的加速度传感器有BOSCH（博世）的BMA系列，AMK的897X系列，ST的LIS3X系列等。
这些传感器一般提供±2G至±16G的加速度测量范围，采用I2C或SPI接口和MCU相连，数据精度小于16bit。

1-2 磁力传感器

磁力传感器简称为M-sensor，返回x、y、z三轴的环境磁场数据。
该数值的单位是微特斯拉（micro-Tesla），用uT表示。
单位也可以是高斯（Gauss），1Tesla=10000Gauss。
硬件上一般没有独立的磁力传感器，磁力数据由电子罗盘传感器提供（E-compass）。
电子罗盘传感器同时提供下文的方向传感器数据。

1-3 方向传感器

方向传感器简称为O-sensor，返回三轴的角度数据，方向数据的单位是角度。
为了得到精确的角度数据，E-compass需要获取G-sensor的数据，
经过计算生产O-sensor数据，否则只能获取水平方向的角度。
方向传感器提供三个数据，分别为azimuth、pitch和roll。
azimuth：方位，返回水平时磁北极和Y轴的夹角，范围为0°至360°。
0°=北，90°=东，180°=南，270°=西。
pitch：x轴和水平面的夹角，范围为-180°至180°。
当z轴向y轴转动时，角度为正值。
roll：y轴和水平面的夹角，由于历史原因，范围为-90°至90°。
当x轴向z轴移动时，角度为正值。
电子罗盘在获取正确的数据前需要进行校准，通常可用8字校准法。
8字校准法要求用户使用需要校准的设备在空中做8字晃动，
原则上尽量多的让设备法线方向指向空间的所有8个象限。
手机中使用的电子罗盘芯片有AKM公司的897X系列，ST公司的LSM系列以及雅马哈公司等等。
由于需要读取G-sensor数据并计算出M-sensor和O-sensor数据，
因此厂商一般会提供一个后台daemon来完成工作，电子罗盘算法一般是公司私有产权。

1-4 陀螺仪传感器

陀螺仪传感器叫做Gyro-sensor，返回x、y、z三轴的角加速度数据。
角加速度的单位是radians/second。
根据Nexus S手机实测：
水平逆时针旋转，Z轴为正。
水平逆时针旋转，z轴为负。
向左旋转，y轴为负。
向右旋转，y轴为正。
向上旋转，x轴为负。
向下旋转，x轴为正。
ST的L3G系列的陀螺仪传感器比较流行，iphone4和google的nexus s中使用该种传感器。

1-5 光线感应传感器

光线感应传感器检测实时的光线强度，光强单位是lux，其物理意义是照射到单位面积上的光通量。
光线感应传感器主要用于Android系统的LCD自动亮度功能。
可以根据采样到的光强数值实时调整LCD的亮度。

1-6 压力传感器

压力传感器返回当前的压强，单位是百帕斯卡hectopascal（hPa）。

1-7 温度传感器

温度传感器返回当前的温度。

1-8 接近传感器

接近传感器检测物体与手机的距离，单位是厘米。
一些接近传感器只能返回远和近两个状态，
因此，接近传感器将最大距离返回远状态，小于最大距离返回近状态。
接近传感器可用于接听电话时自动关闭LCD屏幕以节省电量。
一些芯片集成了接近传感器和光线传感器两者功能。
下面三个传感器是Android2新提出的传感器类型，目前还不太清楚有哪些应用程序使用。

1-9 重力传感器

重力传感器简称GV-sensor，输出重力数据。
在地球上，重力数值为9.8，单位是m/s^2。
坐标系统与加速度传感器相同。
当设备复位时，重力传感器的输出与加速度传感器相同。

1-10 线性加速度传感器

线性加速度传感器简称LA-sensor。
线性加速度传感器是加速度传感器减去重力影响获取的数据。
单位是m/s^2，坐标系统与加速度传感器相同。
加速度传感器、重力传感器和线性加速度传感器的计算公式如下：
加速度 = 重力 + 线性加速度

1-11 旋转矢量传感器

旋转矢量传感器简称RV-sensor。
旋转矢量代表设备的方向，是一个将坐标轴和角度混合计算得到的数据。
RV-sensor输出三个数据：
x*sin(theta/2)
y*sin(theta/2)
z*sin(theta/2)
sin(theta/2)是RV的数量级。
RV的方向与轴旋转的方向相同。
RV的三个数值，与cos(theta/2)组成一个四元组。
RV的数据没有单位，使用的坐标系与加速度相同。
举例：
sensors_event_t.data[0] = x*sin(theta/2)
sensors_event_t.data[1] = y*sin(theta/2)
sensors_event_t.data[2] = z*sin(theta/2)
sensors_event_t.data[3] = cos(theta/2)
GV、LA和RV的数值没有物理传感器可以直接给出，
需要G-sensor、O-sensor和Gyro-sensor经过算法计算后得出。
算法一般是传感器公司的私有产权。

二、Android感应检测管理---SensorManager

1、取得SensorManager

使用感应检测Sensor首要先获取感应设备的检测信号，你可以调用Context.getSysteService(SENSER_SERVICE)方法来取得感应检测的服务

2、实现取得感应检测Sensor状态的监听功能

实现以下两个SensorEventListener方法来监听，并取得感应检测Sensor状态：

//在感应检测到Sensor的精密度有变化时被调用到。   
public void onAccuracyChanged(Senso sensor,int accuracy);  
//在感应检测到Sensor的值有变化时会被调用到。   
public void onSensorChanged(SensorEvent event);  

3、实现取得感应检测Sensor目标各类的值

实现下列getSensorList()方法来取得感应检测Sensor的值；
        List sensors = sm.getSensorList(Sensor.TYPE_TEMPERATURE);  

4、注册SensorListener

sm.regesterListener(SensorEventListener listener, Sensor sensor, int rate);  

        第一个参数：监听Sensor事件，第二个参数是Sensor目标种类的值，第三个参数是延迟时间的精度密度。延迟时间的精密度参数如下：

参数	延迟时间
SensorManager.SENSOR_DELAY_FASTEST	0ms
SensorManager.SENSOR_DELAY_GAME	20ms
SensorManager.SENSOR_DELAY_UI	60ms
SensorManager.SENSOR_DELAY_NORMAL	200ms

因为感应检测Sensor的服务是否频繁和快慢都与电池参量的消耗有关，同时也会影响处理的效率，所以兼顾到消耗电池和处理效率的平衡，设置感应检测Sensor的延迟时间是一门重要的学问，需要根据应用系统的需求来做适当的设置。
感应检测Sensor的硬件检测组件受不同的厂商提供。你可以采用Sensor的getVendor(),Sensor()的getName()和Sensor的getVeesrion()方法来取得 厂商的名称、产品和版本。

5、取消注册

sm.unregisterListener(SensorEventListener listener)  

6、感应检测

加速度感应检测——Accelerometer

Accelerometer Sensor测量的是所有施加在设备上的力所产生的加速度的负值（包括重力加速度）。加速度所使用的单位是m/sec^2，数值是加速度的负值。

SensorEvent.values[0]：加速度在X轴的负值
SensorEvent.values[1]：加速度在Y轴的负值
SensorEvent.values[2]：加速度在Z轴的负值

例如：

当手机Z轴朝上平放在桌面上，并且从左到右推动手机，此时X轴上的加速度是正数。

当手机Z轴朝上静止放在桌面上，此时Z轴的加速度是+9.81m/sec^2。

当手机从空中自由落体，此时加速度是0

当手机向上以Am/sec^2的加速度向空中抛出，此时加速度是A+9.81m/sec^2

重力加速度感应检测——Gravity

重力加速度，其单位是m/sec^2，其坐标系与Accelerometer使用的一致。当手机静止时，gravity的值和Accelerometer的值是一致的。

线性加速度感应检测——Linear-Acceleration

Accelerometer、Gravity和Linear-Acceleration三者的关系如下公式：

accelerometer = gravity + linear-acceleration

地磁场感应检测——Magnetic-field

地磁场的单位是micro-Tesla(uT)，检测的是X、Y、Z轴上的绝对地磁场。

陀螺仪感应检测——Gyroscope

陀螺仪的单位是弧度/秒，测量的是物体分别围绕X，Y，Z轴旋转的角速度。它的坐标系与加速度传感器的坐标系相同。逆时针方向旋转的角度正的。也就是说，如果设备逆时针旋转，观察者向X，Y，Z轴的正方向看去，就报告设备是正转的。请注意，这是标准的正旋转的数学定义。

光线感应检测——Light

values[0]:表示环境光照的水平，单位是SI lux。

位置逼近感应检测——Proximity

values[0]:逼近的距离，单位是厘米(cm)。有一些传感器只能支持近和远两种状态，这种情况下，传感器必须报告它在远状态下的maximum_range值和在近状态下的小值。

旋转矢量感应检测——Rotation Vector

旋转向量是用来表示设备的方向，它是由角度和轴组成，就是设备围绕x,y,z轴之一旋转θ角度。旋转向量的三个要素是，这样旋转向量的大小等于sin(θ/2)，旋转向量的方向等于旋转轴的方向。

values[0]: x*sin(θ/2) 
values[1]: y*sin(θ/2) 
values[2]: z*sin(θ/2) 
values[3]: cos(θ/2) (optional: only if value.length = 4)

方向感应检测——Orientation

其单位是角度

values[0]: Azimuth(方位)，地磁北方向与y轴的角度，围绕z轴旋转(0到359)。0=North, 90=East, 180=South, 270=West 
values[1]: Pitch(俯仰),围绕X轴旋转(-180 to 180), 当Z轴向Y轴运动时是正值
values[2]: Roll(滚)，围绕Y轴旋转(-90 to 90)，当X轴向Z轴运动时是正值 

三、举例之-Gsensor

1，图示三轴方向

android重力感应系统的坐标系以屏幕的左下方为原点(【注意】2d编程的时候，是以屏幕左上方为原点的)，箭头指向的方向为正。从-10到10，以浮点数为等级单位，想象一下以下情形：

　　手机屏幕向上(z轴朝天)水平放置的时侯，(x，y，z)的值分别为(0，0，10);
　　手机屏幕向下(z轴朝地)水平放置的时侯，(x，y，z)的值分别为(0，0，-10);
　　手机屏幕向左侧放(x轴朝天)的时候，(x，y，z)的值分别为(10，0，0);
　　手机竖直(y轴朝天)向上的时候，(x，y，z)的值分别为(0，10，0);
　　其他的如此类推，规律就是：朝天的就是正数，朝地的就是负数。利用x,y,z三个值求三角函数，就可以精确检测手机的运动状态了。

2，通过监测Gsensor判断手机处于静止/移动状态

public class MainActivity extends Activity implements SensorEventListener {

    private static final String TAG = MainActivity.class.getSimpleName();
    private SensorManager mSensorManager;
    private Sensor mSensor;
    private TextView textviewX;
    private TextView textviewY;
    private TextView textviewZ;
    private TextView textviewF;

    private int mX, mY, mZ;
    private long lasttimestamp = 0;
    Calendar mCalendar;

    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);
        textviewX = (TextView) findViewById(R.id.textView1);
        textviewY = (TextView) findViewById(R.id.textView3);
        textviewZ = (TextView) findViewById(R.id.textView4);
        textviewF = (TextView) findViewById(R.id.textView2);

        mSensorManager = (SensorManager) getSystemService(SENSOR_SERVICE);
        mSensor = mSensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_ACCELEROMETER);// TYPE_GRAVITY
        if (null == mSensorManager) {
            Log.d(TAG, "deveice not support SensorManager");
        }
        // 参数三，检测的精准度
        mSensorManager.registerListener(this, mSensor,
                SensorManager.SENSOR_DELAY_NORMAL);// SENSOR_DELAY_GAME

    }

    @Override
    public void onAccuracyChanged(Sensor sensor, int accuracy) {

    }

    @Override
    public void onSensorChanged(SensorEvent event) {
        if (event.sensor == null) {
            return;
        }

        if (event.sensor.getType() == Sensor.TYPE_ACCELEROMETER) {
            int x = (int) event.values[0];
            int y = (int) event.values[1];
            int z = (int) event.values[2];
            mCalendar = Calendar.getInstance();
            long stamp = mCalendar.getTimeInMillis() / 1000l;// 1393844912

            textviewX.setText(String.valueOf(x));
            textviewY.setText(String.valueOf(y));
            textviewZ.setText(String.valueOf(z));

            int second = mCalendar.get(Calendar.SECOND);// 53

            int px = Math.abs(mX - x);
            int py = Math.abs(mY - y);
            int pz = Math.abs(mZ - z);
            Log.d(TAG, "pX:" + px + "  pY:" + py + "  pZ:" + pz + "    stamp:"
                    + stamp + "  second:" + second);
            int maxvalue = getMaxValue(px, py, pz);
            if (maxvalue > 2 && (stamp - lasttimestamp) > 30) {
                lasttimestamp = stamp;
                Log.d(TAG, " sensor isMoveorchanged....");
                textviewF.setText("检测手机在移动..");
            }

            mX = x;
            mY = y;
            mZ = z;

        }
    }

    /**
     * 获取一个最大值
     *
     * @param px
     * @param py
     * @param pz
     * @return
     */
    public int getMaxValue(int px, int py, int pz) {
        int max = 0;
        if (px > py && px > pz) {
            max = px;
        } else if (py > px && py > pz) {
            max = py;
        } else if (pz > px && pz > py) {
            max = pz;
        }

        return max;
    }
}

原理就是通过每次得到的x,y,z三轴的值，和下一次的值作比较，它们每个差值中绝对值最大的如果超过某一个阀值（自己定义），并且这种状态持续了x秒，我们就视为手机处于（颠簸）移动状态，当然这种判断肯定是不科学的，有时候也会产生误判，比较理想的场景就是：携带手机坐在公交上或是开车。

其它可供参考资料：

http://blog.csdn.net/zhandoushi1982/article/details/8591878 

http://blog.csdn.net/ZhengZhiRen/article/details/5930451

http://blog.csdn.net/a345017062/article/details/6459643