나는 가속도계가 GPS보다 저렴하기 때문에 만보계가 가속도계를 기반으로한다고 생각합니다. 사실 저는 많은 만보계가 거리를 측정하려하지 않습니다. 동등한 단계 인 단지 가속 요동. 그런 다음 거리 측정을하면 감지 된 단계에 예상되거나 평균 단계 크기를 곱합니다.
GPS (작동하는 지역에 있다면!) 아주 좋은 거리 측정을 수행합니다. 매우 저렴한 GPS 수신기로도. 기본적으로 모두 OK입니다. 출발 및 도착 위치는 10m 이내로 예상해야합니다. 따라서 1km 여행의 경우 무단 전재가 2 백만 개이며 2 백만 달러가 무의미합니다. 이 uncertianty는 거리 (예 : 2km 달리기는 1 % uncertianty, 4km 달리기는 0.5 % uncertianty 등)를 가지고 선형 적으로 내려갑니다. 여기에 문제가 실시간 디스플레이와 함께있을 것입니다. (GPS 위치는 위성 전환으로 인해 엄청난 속도 값을 제공합니다. , 또는 즉각적으로 신호를 잃어버린 신호를 즉시 표시 할 수 있음)
나는 가속도계가 좋으면 속도를 내기 위해 계속적으로 신호를 통합 할 수 있다고 생각하며 거리를 얻기 위해 계속적으로 결과를 통합합니다. 어떤 휴대 전화에서 어떤 가속도계 품질을 얻을 수 있는지 확실하지 않습니다. 당신은 노이즈 또는 가비지 데이터를 필터링해야 할 수도 있습니다 .. 그리고 당신은 또한 그것이 가지고있는 정확성을 고려할 필요가 있습니다. 센서의 정확도가 20 %이면 아주 거리 추적 장치가 좋지 않습니다. 따라서 스텝 카운팅 및 스텝 크기 추측을 통해 작업해야 할 수도 있습니다.
아마 둘 다 조합 할 수 있습니까?
짧은 시간 내에 속도와 거리를 추적하기 위해 가속도계 데이터 (통합 또는 단계적으로 계산)를 사용하고 싶습니다. 그런 다음 훨씬 더 긴 시간대에 일반 GPS 데이터를 사용하여 수정할 수 있습니다. 또는 가속도계로부터 데이터를 스케일 할 수 있습니다. 특히 주어진 시간에 무적 인 측정을 기반으로 GPS 데이터를 필터링/차단 한 경우
GPS가 이상한 결과를 가져 오는 경우가 있다고 덧붙입니다. _running_시 40km/h의 최대 속도를보고하므로 가속도계가 속도를 측정하는 데 더 좋을 수 있습니다. –
사람들은 일반적으로 선형 적으로 움직이지 않기 때문에 GPS 데이터로 계산 된 거리의 불확실성은 훨씬 더 커집니다. – Foreever