传感器融合增强设备性能解析
随着智能手机等功能强大的智能设备不断进步，新的应用于层出不穷，系统研发常常跟上大大变化的新拒绝。如今，诸如室内导航系统和增强现实等用于运动或方位数据的新应用于，都拒绝用户拒绝接受原本是为非常简单游戏应用于研发的、不太完美的传感器融合。 但是，最终用户很更容易找到这些构建具备相当多的缺点，并且精度很低。 传感器融合是一种创意的工程技术，通过统合来自各种系统传感器的数据，来确保更为准确、原始和可信的传感器信号或感官信息。
随着智能手机等功能强大的智能设备不断进步，新的应用于层出不穷，系统研发常常跟上大大变化的新拒绝。如今，诸如室内导航系统和增强现实等用于运动或方位数据的新应用于，都拒绝用户拒绝接受原本是为非常简单游戏应用于研发的、不太完美的传感器融合。
但是，最终用户很更容易找到这些构建具备相当多的缺点，并且精度很低。 传感器融合是一种创意的工程技术，通过统合来自各种系统传感器的数据，来确保更为准确、原始和可信的传感器信号或感官信息。要想要构建一直准确的传感器融合，工程师在要求如何优化统合来自这些传感器的数据之前，了解解读传感器的优缺点很最重要。
一种可顺利构建的方法是用于基于加速度计、磁力计和陀螺仪等传感器信号的融合数据库，并通过补偿每种传感器的缺点，来获取高精度、可信和平稳的方位数据。 随着最终用户大大认识到这些新的应用于，他们期望能有更为准确和可信的解决方案。将传感器用作在未知相同方位之间追踪用户的室内导航系统与早期的GPS设备十分类似于，只有质量出色的传感器融合，才可以获取所拒绝的逼真度、精度乃至用户信心。
OEM厂商都明白这一点，因此大多数厂商都指出这是构建产品差异化的较好契机。 另外一个例子就是指虚拟现实到增强现实的变革。
在虚拟现实(VR)系统中，用户与现实世界互为隔绝，沉浸于一个人造世界中。而在增强现实(AR)系统中，用户仍能与现实世界互为认识，同时又能与他们周围的虚拟世界物体展开对话。
利用现有的技术，信息传输的延后对用户来说是无法承受的-增强现实中的这种错位有可能造成十分差劲的用户体验。 对OEM厂商和平台开发人员(即操作系统开发人员)来说，仅次于的挑战是必须保证所有器件都能获取符合这些应用于平稳工作拒绝的性能。
举例来说，安卓设备中有许多有所不同的软硬件人组，每种人组都会产生有所不同的输入质量。目前没标准的测试程序，这意味著应用于开发人员无法依赖安卓传感器数据在许多有所不同平台上构建完全相同的性能。以下是用运动追踪摄像头系统分析和较为有所不同软硬件人组性能从而原作大于性能标准的建议。
性能分析是通过测量系统的4个关键性能指标(KPI)构建的，这些指标是：静态精度、动态精度、方位平稳时间和校准时间。 摄像头系统通过追踪物体上的标记根据物体(智能手机)的运动产生方位矢量，这些矢量再行与手机中传感器创立的矢量展开较为。数据记录应用程序对这些矢量展开同时记录，该应用程序反对最终用户设备的必要较为。
本文将讲解智能手机环境中传感器融合的概念，辩论如何用于传感器融合软件提升总体精度，并讲解在许多旗舰智能手机上继续执行的、还包括性能结果测量在内的一种测试方法。 文章所叙述的融合库用于加速度计、磁力计和陀螺仪传感器信号补偿彼此的缺点，并获取高精度、可信和平稳的方位数据。下面侧重分析这些关键器件的优缺点，以及它们是如何补偿彼此缺点的。
物体的方位叙述了它在三维空间中是如何摆放的，一般来说，方位是相对于一个坐标系中规定的参考系展开定义的。最少必须3个独立国家的值作为三维矢量的一部分，用作叙述确实的方位。物体的所有点在转动过程中都会转变它们的方位，坐落于旋转轴上的点除外。
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