Android系统中旋转矢量的实现

Question

安卓系统中有一个rotation vector。根据我的理解，这使用加速度计和陀螺仪进行传感器融合。还有一个叫geomagnetic rotation vector的融合传感器，它用磁强计代替陀螺仪。

但我无法找到这两个虚拟传感器融合后的逻辑。请您解释一下这两个传感器是如何实现的，或者使用了哪些算法。

Answer 1

Android中的旋转向量有四个数据输入。但通常只有3个非零项。通常还有另外9个条目表示。加速度计t_a和陀螺仪w_p是不同的东西。不要把自己弄糊涂。一次一个问题

关于标题旋转向量，请阅读以下链接。这里不可能有人在写文章。

angles

matrix

https://en.wikipedia.org/wiki/Quaternion

数学理论被灌输了：

黎曼几何

李代数与李群

罗德里格斯变换，等

如果你把它们全部看完，大概要花半年的时间。

简而言之，对于程序员来说：

欧拉角级联是直接角加。DIffciultin与运动/加速度计连接。有万向节锁问题。三变量，有效表示。

Rotation_matrix级联是直接矩阵乘法。可与变换矩阵直接级联R_(T)；0~( 1 )，变换矩阵级联为直接矩阵相乘。有万向节锁问题，需要9个数据来表示

四元数是向量乘法。四个变量，没有万向节锁定问题。与运动不容易直接串联。

融合是另一个话题，不管是松散耦合还是紧密耦合。

松散耦合模型，通常为EKF。紧耦合通常是图优化方法。

在此之后，您将要求与其他测量，如加速度计或其他融合。然后就变得更复杂了。例如完全集成模型和部分集成模型。到目前为止，很多工作都是朝着研究水平发展的。这很难用简单的话来解释。我建议你读一下最近的报纸，如VINSMONO和OKVIS。

1 Stefan Leutenegger，Simon Lynen，Michael Bosse，Roland Siegwart和Paul Timothy。基于关键帧的视觉惯性计量学非线性优化方法。“国际机器人研究杂志”，2015年。

2 Stefan Leutenegger。无人驾驶太阳能飞机:高效和鲁棒自主操作的设计和算法。博士论文，2014年。

3 Stefan Leutenegger，Paul Timothy Furgale，Vincent Rabaud，Margarita Chli，Kurt Konolige，Roland Siegwart。基于关键帧的基于非线性优化的视觉惯性算法。“机器人学报:科学和系统”，2013年。

4童秦，李培良，杨振飞，沈少杰，文思-单目视觉-惯性估计，IEEE 2017年机器人交易