加速度センサーの使い方 - 測定値の平滑化

生のデータは、SensorManager#registerListenerメソッドの第3パラメータの指定によって、こんな感じで変わります。

SENSOR_DELAY_NORMAL  ⇒ 標準。スクリーンの回転検出に適す

SENSOR_DELAY_UI      ⇒ ユーザインタフェース用に適す

SENSOR_DELAY_GAME    ⇒ ゲーム用に適する

SENSOR_DELAY_FASTEST ⇒ 可能な限り早く

いまいち何を言ってるのかわかりませんので、実際に取得したデータをグラフ化してみました。
グラフは普通に端末を手で持った時の物で、端から端までで約5秒分のデータです。

SENSOR_DELAY_NORMAL

SENSOR_DELAY_UI

SENSOR_DELAY_GAME

SENSOR_DELAY_FASTEST

データ採取のプログラムはこんな感じで、1000個の配列に5msごとに値を入れています。

void setGSensorData(double x, double y, double z) {
	double now = System.nanoTime();
	if( mPTime != 0 ) {
		double dt = now - mPTime;
		long msec = (long)(dt / 5000000.0);
		for(int n=0; n < msec; n++ ) {
			mValX[mValPtr] = mPValX;
			mValY[mValPtr] = mPValY;
			mValZ[mValPtr] = mPValZ;
			mValPtr++;
			if (mValPtr == UnitCount)
				mValPtr = 0;
		}
	}
	mPValX	= (float)x;
	mPValY	= (float)y;
	mPValZ	= (float)z;
	mPTime	= now;
	mValX[mValPtr] = mPValX;
	mValY[mValPtr] = mPValY;
	mValZ[mValPtr] = mPValZ;
	mValPtr++;
	if (mValPtr == UnitCount)
		mValPtr = 0;
}

SENSOR_DELAY_NORMALとSENSOR_DELAY_UIはデータの取得間隔が60ms～200ms程度と結構粗く、グラフでも線がガタガタしているのが見て取れます。
SENSOR_DELAY_FASTESTとSENSOR_DELAY_GAMEはそれより速く20ms程度のようで、細かな動きまでとらえているようです。
このデータ取得間隔は端末の機種によってもかなりバラつきがあるので、APIでは抽象化したシンボルで指定するようになっているようです。

細かな振動があるように見えますが、私の手が小刻みに震えているわけではなく、机の上などにおいてもこの振動は消えることがありません。センサーのノイズです。
ノイズに注目してグラフを良く見ると、FASTESTとGAMEの違いがわかるでしょうか？
GAMEの方はヒゲが少なく線が滑らかになっています。おそらく、GAMEの動作に不要な細かな振動とノイズをローパスフィルターによる平滑化が行われて滑らかにしていると思います。

用途によっては更に滑らかにする必要があるので、加速度センサーの利用にはローパスフィルターが欠かせません。
こういう信号のローパスフィルターは色々なアルゴリズムがあるのですが、滑らかにすればするほど信号に遅れが発生したり、本来必要な部分も消えてしまう事になります。
このあたりはどれが正解という事はなく、用途に応じて選択する事でしょう。

実際に2種類のローパスフィルターで、波形の変化を見てみます。

ローパスフィルター１
過去いくつかの値の平均を取る方法です。この例ではWindSize=10で10個の平均としています。

	mLPuX[mWndPtr] = in;
	mWndPtr++;
	if (mWndPtr == WindSize) {
		mWndPtr = 0;
	}
	double out = 0;
	for (int i = 0; i < WindSize; i++) {
		out += mLPuX[i];
	}
	out /= WindSize;

ローパスフィルター２
前回の値と混ぜる方法です。

	double out = mPrev * 0.8 + in * 0.2;
	mPrev = in;

ローパスフィルター３
前回の値と混ぜる方法ですが、混ぜた値で畳み掛けます。

	double out = mPrev * 0.8 + in * 0.2;
	mPrev = out;

では、以上のフィルターを通した結果です。
すべてFASTESTの同じチャンネルのデータを使用し、フィルターだけを変えています。

赤い線は生データ、緑がローパスフィルター１、青がローパスフィルター２です。

赤い線は生データ、緑がローパスフィルター２、青がローパスフィルター３です。

同じアルゴリズムでもパラメータ（平均化する数や混ぜ合わせる比率）を変えれば、様々な結果が取り出せます。
アルゴリズム的には平均化は単純で効果が分かりやすいですが、フィルター２や３の混ぜ合わせの方がCPU負荷が低い割に平滑化効果が高く遅れも少ないのでお勧めです。