動作感應器

Android 平台提供多種感應器,可讓你監控動作 裝置本身的狀態

感測器可用的架構會因感應器類型而異:

  • 重力、線性加速、旋轉向量、顯著動態、階梯 而步數偵測器則是以硬體為基礎或 軟體型式
  • 加速計和陀螺儀感應器皆為硬體式。

大多數 Android 裝置都具備加速計,許多裝置現在都內建 陀螺儀。軟體式感應器的可用性 變數,因為這類模型通常會仰賴一或多個硬體感應器來產生 資料。視裝置而定,這些軟體式感應器可以導出 數據。

動作感應器很適合用來監控裝置動作,例如傾斜、搖晃、旋轉或 揮桿。動作通常是使用者直接輸入的動作 (例如使用者 遊戲中的汽車,或使用者在遊戲中控制球的 3D),但它也可能反映 裝置坐著的實際環境 (例如開車時隨身攜帶移動) 您的車輛)。在第一種情況中,您監控的是與裝置參考範圍相關的動作 或您應用程式的參考架構第二種例子就是監��� 全世界的參考架構動作感應器本身通常不是用於監控動作 但也可以和其他感應器 (例如地磁場感應器) 搭配使用, 根據世界參考架構判斷裝置的相對位置 (詳情請參閱「位置感應器」一文 資訊)。

所有動作感應器都會針對每個 SensorEvent 傳回感應器值的多維陣列。舉例來說,發生單一感應器事件時,加速計會傳回 三個座標軸的加速力資料,陀螺儀會傳迴旋轉速率 三個座標軸的資料。這些資料值會在 float 陣列中傳回 (values) 與其他SensorEvent 參數。表 1 摘要列出 Android 平台可用的動作感應器。

表 1. Android 平台支援的動作感應器。

感應器 感應器事件資料 說明 測量單位
TYPE_ACCELEROMETER SensorEvent.values[0] 沿著 X 軸的加速度 (包括重力) 公尺/秒2
SensorEvent.values[1] Y 軸的加速力 (包括重力)。
SensorEvent.values[2] 沿著 Z 軸的加速度 (包括重力)
TYPE_ACCELEROMETER_UNCALIBRATED SensorEvent.values[0] 沿著 X 軸測量的加速,不含任何偏誤補償。 公尺/秒2
SensorEvent.values[1] 沿著 Y 軸測量的加速度,且沒有任何偏誤補償。
SensorEvent.values[2] 沿著 Z 軸測量的加速度,且沒有任何偏誤補償。
SensorEvent.values[3] 沿著 X 軸測量的加速度,以及預估偏誤補償。
SensorEvent.values[4] 沿著 Y 軸測量的加速度,以及預估偏誤補償。
SensorEvent.values[5] 沿著 Z 軸測量的加速度,預估偏誤補償。
TYPE_GRAVITY SensorEvent.values[0] 沿著 X 軸的重力力量。 公尺/秒2
SensorEvent.values[1] Y 軸的重力力量。
SensorEvent.values[2] 沿著 Z 軸的重力力量。
TYPE_GYROSCOPE SensorEvent.values[0] 沿著 X 軸的旋轉速率。 雷/秒
SensorEvent.values[1] Y 軸的旋轉速率。
SensorEvent.values[2] 沿著 Z 軸的旋轉速率。
TYPE_GYROSCOPE_UNCALIBRATED SensorEvent.values[0] 圍繞 X 軸的旋轉速率 (不含偏移補償)。 雷/秒
SensorEvent.values[1] Y 軸的旋轉速率 (不含偏移補償)。
SensorEvent.values[2] Z 軸的旋轉速率 (不含偏移補償)。
SensorEvent.values[3] 預估漂移的 X 軸。
SensorEvent.values[4] 預估的 Y 軸偏移。
SensorEvent.values[5] 根據 z 軸的預估偏移值。
TYPE_LINEAR_ACCELERATION SensorEvent.values[0] 沿著 X 軸加速度 (不含重力)。 公尺/秒2
SensorEvent.values[1] Y 軸的加速力 (不包括重力)。
SensorEvent.values[2] 為 Z 軸的加速力 (不包括重力)。
TYPE_ROTATION_VECTOR SensorEvent.values[0] 沿著 X 軸的旋轉向量元件 (x * sin(while/2))。 無單位
SensorEvent.values[1] 沿著 Y 軸的旋轉向量元件 (y * sin(while/2))。
SensorEvent.values[2] 沿著 Z 軸的旋轉向量元件 (z * sin(while/2))。
SensorEvent.values[3] 旋轉向量的純量元件 ((cos(chunk/2))1
TYPE_SIGNIFICANT_MOTION 不適用
TYPE_STEP_COUNTER SensorEvent.values[0] 使用者自上次重新啟動以來,測量到的步數 已啟用, 操作步驟
TYPE_STEP_DETECTOR 不適用

1 純量元件是選用值。

旋轉向量感應器和重力感應器是最常用於運動的感應器 偵測和監控作業旋轉向量感應器的用途特別多,適用於 有多種與動作相關的工作,例如偵測手勢、監控角度變化 監控相對方向的變化以旋轉向量感應器為例 是開發遊戲、擴增實境應用程式、2D 或 3D 指南針 或相機防震應用程式在大多數情況下,使用這些感應器是更好的選擇 包括加速計和地磁場感應器,或是方向感應器。

Android 開放原始碼計畫感應器

Android 開放原始碼計畫 (AOSP) 提供三種軟體動作感應器:重心 感應器、線性加速感應器和旋轉向量感應器這些感應器已於 Android 4.0 版,現在可使用裝置的陀螺儀 (除了其他感應器) 提升穩定性, 才需進行如要試用這些感應器,可以使用 getVendor() 方法和 getVersion() 方法 (供應商為 Google LLC,版本編號為 3)。如何依據廠商識別這些感應器,並 必須提供版本號碼,因為 Android 系統會將這三個感應器視為次要感應器 感應器。舉例來說,如果裝置製造商自行提供重力感應器,那麼 Android 開放原始碼計畫 重力感應器顯示為次要重力感應器。這三種感應器都仰賴 陀螺儀:如果裝置沒有陀螺儀,這些感應器就不會顯示, 使用。

使用重力感應器

重力感應器提供 3D 向量來表示 重力的方向和大小一般來說,這個感應器會用於判斷 裝置在空間中的相對方向以下程式碼將說明如何 取得預設重力感應器的執行個體:

Kotlin

val sensorManager = getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE) as SensorManager
val sensor: Sensor? = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_GRAVITY)

Java

private SensorManager sensorManager;
private Sensor sensor;
...
sensorManager = (SensorManager) getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE);
sensor = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_GRAVITY);

單位與加速所使用的單位相同 感應器 (m/s2),而座標系統與 以及加速感應器

注意:裝置靜止不動時,重力感應器輸出內容 應與加速計���同

使用線性加速計

線性加速感應器會提供 3D 向量 代表每個裝置軸的加速度 (不包括重力)。別擔心!您可以使用 這個值即可執行手勢偵測。這個值也可以做為 慣性導航系統,採用「揭曉」活動以下程式碼顯示 如何取得預設線性加速感應器的執行個體:

Kotlin

val sensorManager = getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE) as SensorManager
val sensor: Sensor? = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_LINEAR_ACCELERATION)

Java

private SensorManager sensorManager;
private Sensor sensor;
...
sensorManager = (SensorManager) getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE);
sensor = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_LINEAR_ACCELERATION);

從概念上來說,這個感應器可按照以下項目提供加速資料 關係:

linear acceleration = acceleration - acceleration due to gravity

一般而言,當你想取得加速資料,但不想影響 重力。舉例來說,您可以利用這個感應器查看車輛的行進速度。線性 加速感應器一律具有偏移值,您必須移除。最簡單的方法是使用 以便在應用程式中建構校正步驟校正期間,您可以請使用者設定 然後讀取這三個軸的偏移量。再將得到的值減去 與加速感應器的直接讀數進行偏移,以取得實際的線性讀數 加速。

感應器 座標 系統與加速感應器所用的系統相同,測量單位與 (m/s2)。

使用旋轉向量感應器

旋轉向量代表裝置 軸,其中裝置會以 x、y 或 z 軸 (x、y 或 z) 圍繞角 定角旋轉。下列 程式碼顯示如何取得預設旋轉向量感應器的執行個體:

Kotlin

val sensorManager = getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE) as SensorManager
val sensor: Sensor? = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_ROTATION_VECTOR)

Java

private SensorManager sensorManager;
private Sensor sensor;
...
sensorManager = (SensorManager) getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE);
sensor = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_ROTATION_VECTOR);

旋轉向量的三個元素如下所示:

倍

而旋轉向量的大小等於 sin(while/2) 和 旋轉向量等於旋轉軸的方向。

圖 1. 旋轉向量感應器使用的座標系統。

旋轉向量的三個元素等於單位的最後三個元件 Quternion (cos(while/2), x*sin(還有 2, y*sin(while/2), z*sin(while/2)))。旋轉向量的元素 無單位。x、y 和 z 軸的定義方式與加速感應器相同。參考資料 座標系統定義為直線正規基礎 (見圖 1)。此座標系統 具備以下特性:

  • X 的定義是向量產品 Y x Z。對 位於裝置目前位置的地面,並指向大約東方。
  • Y 是指裝置目前位置的地面切線,指向目標的 地磁 北極。
  • Z 點朝天空垂直,與地面平面垂直。

如需展示如何使用旋轉向量感應器的範例應用程式,請參閱 RotationVectorDemo.java

使用重要的動作感應器

重要的動作感應器會在每次偵測到重大動作時觸發事件,且 它就會自行停用重大動作是指可能使 使用者的位置;例如步行、騎腳踏車或坐在移動中的車輛。以下程式碼顯示 如何取得預設重要動作感應器的例項,以及如何註冊事件 事件監聽器:

Kotlin

val sensorManager = getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE) as SensorManager
val mSensor: Sensor? = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_SIGNIFICANT_MOTION)
val triggerEventListener = object : TriggerEventListener() {
    override fun onTrigger(event: TriggerEvent?) {
        // Do work
    }
}
mSensor?.also { sensor ->
    sensorManager.requestTriggerSensor(triggerEventListener, sensor)
}

Java

private SensorManager sensorManager;
private Sensor sensor;
private TriggerEventListener triggerEventListener;
...
sensorManager = (SensorManager) getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE);
sensor = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_SIGNIFICANT_MOTION);

triggerEventListener = new TriggerEventListener() {
    @Override
    public void onTrigger(TriggerEvent event) {
        // Do work
    }
};

sensorManager.requestTriggerSensor(triggerEventListener, mSensor);

詳情請參閱 TriggerEventListener

使用計步器感應器

步數計數器感應器會提供使用者上次重新啟動以來所走的步數 都會先啟動感應器步驟計數器的延遲時間較長 (最多 10 秒),但更長 準確度。

注意: 您必須宣告 ACTIVITY_RECOGNITION敬上 您的應用程式必須獲得授權,才能在搭載 Chrome 的裝置上使用這個感應器 Android 10 (API 級別 29) 以上版本。

以下程式碼顯示如何取得預設步驟的執行個體 計數器感應器:

Kotlin

val sensorManager = getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE) as SensorManager
val sensor: Sensor? = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_STEP_COUNTER)

Java

private SensorManager sensorManager;
private Sensor sensor;
...
sensorManager = (SensorManager) getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE);
sensor = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_STEP_COUNTER);

為了在執行應用程式的裝置上節省電力,建議您使用 JobScheduler 類別:從中擷取目前值 計算特定間隔的梯度計數器感應器雖然不同類型的應用程式 需要不同的感應器讀取間隔,請將這個間隔設為 。

使用步數偵測器感應器

步數偵測器感應器則會在每次使用者採取一步時觸發事件。延遲時間為 不超過 2 秒

注意: 您必須宣告 ACTIVITY_RECOGNITION敬上 您的應用程式必須獲得授權,才能在搭載 Chrome 的裝置上使用這個感應器 Android 10 (API 級別 29) 以上版本。

以下程式碼顯示如何取得預設步驟的執行個體 偵測工具感應器:

Kotlin

val sensorManager = getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE) as SensorManager
val sensor: Sensor? = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_STEP_DETECTOR)

Java

private SensorManager sensorManager;
private Sensor sensor;
...
sensorManager = (SensorManager) getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE);
sensor = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_STEP_DETECTOR);

使用原始資料

下列感應器為您的應用程式提供線性和 旋轉部位。為了使用 有效地篩選感應器 必須篩除來自環境的因素 例如重力你可能也需要為趨勢套用平滑演算法 減少雜訊

使用加速計

加速感應器會測量裝置套用的加速度,包括 重力。以下程式碼顯示如何取得預設加速感應器的執行個體:

Kotlin

val sensorManager = getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE) as SensorManager
val sensor: Sensor? = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_ACCELEROMETER)

Java

private SensorManager sensorManager;
private Sensor sensor;
  ...
sensorManager = (SensorManager) getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE);
sensor = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_ACCELEROMETER);

注意: 如果應用程式指定 Android 12 (API 級別 31) 或 也就是 頻率限制

從概念上來說,加速感應器會決定要採用的加速度 (Ad) 測量感應器帶有的力量 使用以下關係來取代 (F):

A_D=-(1/質)∑F_S

然而,根據 以下關係:

A_D=-g-(1/mass)∑F_S

因此,當裝置放在桌上 (而非加速), 加速計會讀取 g = 9.81 m/s2 的規模。同樣地,當裝置位於 自由掉落,因此會在 9.81 公尺/秒2快速加速朝地面, 加速計會讀取 g = 0 m/s2 的規模。因此,若要衡量 裝置的實際加速,必須移除重力的運用 來記錄加速計資料套用高通過濾鏡即可達到這個效果。相反地 濾鏡則可用來隔離重力的力量以下範例說明如何 :

Kotlin

override fun onSensorChanged(event: SensorEvent) {
    // In this example, alpha is calculated as t / (t + dT),
    // where t is the low-pass filter's time-constant and
    // dT is the event delivery rate.

    val alpha: Float = 0.8f

    // Isolate the force of gravity with the low-pass filter.
    gravity[0] = alpha * gravity[0] + (1 - alpha) * event.values[0]
    gravity[1] = alpha * gravity[1] + (1 - alpha) * event.values[1]
    gravity[2] = alpha * gravity[2] + (1 - alpha) * event.values[2]

    // Remove the gravity contribution with the high-pass filter.
    linear_acceleration[0] = event.values[0] - gravity[0]
    linear_acceleration[1] = event.values[1] - gravity[1]
    linear_acceleration[2] = event.values[2] - gravity[2]
}

Java

public void onSensorChanged(SensorEvent event){
    // In this example, alpha is calculated as t / (t + dT),
    // where t is the low-pass filter's time-constant and
    // dT is the event delivery rate.

    final float alpha = 0.8;

    // Isolate the force of gravity with the low-pass filter.
    gravity[0] = alpha * gravity[0] + (1 - alpha) * event.values[0];
    gravity[1] = alpha * gravity[1] + (1 - alpha) * event.values[1];
    gravity[2] = alpha * gravity[2] + (1 - alpha) * event.values[2];

    // Remove the gravity contribution with the high-pass filter.
    linear_acceleration[0] = event.values[0] - gravity[0];
    linear_acceleration[1] = event.values[1] - gravity[1];
    linear_acceleration[2] = event.values[2] - gravity[2];
}

注意:您可以使用多種不同技巧篩選感應器資料, 上述程式碼範例使用簡單的篩選器常數 (Alpha 版) 建立低通篩選器。這個篩選器 常數是從時間常數 (t) 衍生,這個常數代表 這個篩選器會加進感應器事件,以及感應器的事件傳送率 (dt)。程式碼範例 為了進行示範,使用的是 0.8 Alpha 值如果您使用這個篩選方法,您可能需要 選擇不同的 Alpha 值

加速計會使用標準感應器 座標 系統。具體來說,這表示裝置版面配置時,適用下列條件 平放於桌子上:

  • 如果將裝置在左側推到右側 (移至右側),則會加 x 加速度值。 帶有正面的評價
  • 如果將裝置置於底部 (使裝置朝外),則加速度的值為 正面影響。
  • 如果以 m/s 的加速度將裝置推向天空2, z 加速值等於 A + 9.81,相當於裝置的加速 (+A) m/s2) 減重重力 (-9.81 公尺/秒2)。
  • 靜息裝置的加速度將為 +9.81,也就是與 裝置的加速度 (0 公尺/秒2 減去重力力量,也就是 -9.81) m/s2)。

一般來說,如果您正在監測裝置動作,加速計是不錯的感應器。 幾乎所有 Android 手機和平板電腦都有加速計,大約需要 10 次 耗電量低於其他動作感應器缺點是,您可能需要實作 採用低通技術和高通式過濾器,消除重力並減少噪音。

使用陀螺儀

陀螺儀測量的是裝置 x、y、 以及 Z 軸以下程式碼顯示如何取得預設陀螺儀的例項:

Kotlin

val sensorManager = getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE) as SensorManager
val sensor: Sensor? = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_GYROSCOPE)

Java

private SensorManager sensorManager;
private Sensor sensor;
...
sensorManager = (SensorManager) getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE);
sensor = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_GYROSCOPE);

注意: 如果應用程式指定 Android 12 (API 級別 31) 或 也就是 頻率限制

感應器的座標系統 與加速感應器使用的相同旋轉在 逆時針方向;也就是說 使用者看到來自原裝置時,在 X 軸、Y 軸或 Z 軸的正向位置,就會回報這個數據 如果裝置似乎正在逆時針旋轉,則保持正旋轉。這是 針對正向旋轉的標準數學定義應與 方向感應器使用的擲骰子。

一般而言,陀螺儀的輸出結果會隨著時間整合,以計算旋轉 計算時間步的角度變化例如:

Kotlin

// Create a constant to convert nanoseconds to seconds.
private val NS2S = 1.0f / 1000000000.0f
private val deltaRotationVector = FloatArray(4) { 0f }
private var timestamp: Float = 0f

override fun onSensorChanged(event: SensorEvent?) {
    // This timestep's delta rotation to be multiplied by the current rotation
    // after computing it from the gyro sample data.
    if (timestamp != 0f && event != null) {
        val dT = (event.timestamp - timestamp) * NS2S
        // Axis of the rotation sample, not normalized yet.
        var axisX: Float = event.values[0]
        var axisY: Float = event.values[1]
        var axisZ: Float = event.values[2]

        // Calculate the angular speed of the sample
        val omegaMagnitude: Float = sqrt(axisX * axisX + axisY * axisY + axisZ * axisZ)

        // Normalize the rotation vector if it's big enough to get the axis
        // (that is, EPSILON should represent your maximum allowable margin of error)
        if (omegaMagnitude > EPSILON) {
            axisX /= omegaMagnitude
            axisY /= omegaMagnitude
            axisZ /= omegaMagnitude
        }

        // Integrate around this axis with the angular speed by the timestep
        // in order to get a delta rotation from this sample over the timestep
        // We will convert this axis-angle representation of the delta rotation
        // into a quaternion before turning it into the rotation matrix.
        val thetaOverTwo: Float = omegaMagnitude * dT / 2.0f
        val sinThetaOverTwo: Float = sin(thetaOverTwo)
        val cosThetaOverTwo: Float = cos(thetaOverTwo)
        deltaRotationVector[0] = sinThetaOverTwo * axisX
        deltaRotationVector[1] = sinThetaOverTwo * axisY
        deltaRotationVector[2] = sinThetaOverTwo * axisZ
        deltaRotationVector[3] = cosThetaOverTwo
    }
    timestamp = event?.timestamp?.toFloat() ?: 0f
    val deltaRotationMatrix = FloatArray(9) { 0f }
    SensorManager.getRotationMatrixFromVector(deltaRotationMatrix, deltaRotationVector);
    // User code should concatenate the delta rotation we computed with the current rotation
    // in order to get the updated rotation.
    // rotationCurrent = rotationCurrent * deltaRotationMatrix;
}

Java

// Create a constant to convert nanoseconds to seconds.
private static final float NS2S = 1.0f / 1000000000.0f;
private final float[] deltaRotationVector = new float[4]();
private float timestamp;

public void onSensorChanged(SensorEvent event) {
    // This timestep's delta rotation to be multiplied by the current rotation
    // after computing it from the gyro sample data.
    if (timestamp != 0) {
      final float dT = (event.timestamp - timestamp) * NS2S;
      // Axis of the rotation sample, not normalized yet.
      float axisX = event.values[0];
      float axisY = event.values[1];
      float axisZ = event.values[2];

      // Calculate the angular speed of the sample
      float omegaMagnitude = sqrt(axisX*axisX + axisY*axisY + axisZ*axisZ);

      // Normalize the rotation vector if it's big enough to get the axis
      // (that is, EPSILON should represent your maximum allowable margin of error)
      if (omegaMagnitude > EPSILON) {
        axisX /= omegaMagnitude;
        axisY /= omegaMagnitude;
        axisZ /= omegaMagnitude;
      }

      // Integrate around this axis with the angular speed by the timestep
      // in order to get a delta rotation from this sample over the timestep
      // We will convert this axis-angle representation of the delta rotation
      // into a quaternion before turning it into the rotation matrix.
      float thetaOverTwo = omegaMagnitude * dT / 2.0f;
      float sinThetaOverTwo = sin(thetaOverTwo);
      float cosThetaOverTwo = cos(thetaOverTwo);
      deltaRotationVector[0] = sinThetaOverTwo * axisX;
      deltaRotationVector[1] = sinThetaOverTwo * axisY;
      deltaRotationVector[2] = sinThetaOverTwo * axisZ;
      deltaRotationVector[3] = cosThetaOverTwo;
    }
    timestamp = event.timestamp;
    float[] deltaRotationMatrix = new float[9];
    SensorManager.getRotationMatrixFromVector(deltaRotationMatrix, deltaRotationVector);
    // User code should concatenate the delta rotation we computed with the current rotation
    // in order to get the updated rotation.
    // rotationCurrent = rotationCurrent * deltaRotationMatrix;
}

標準陀螺儀可提供原始旋轉資料,且不套用任何雜訊篩選或校正,以及 偏移 (偏誤)。實務上,陀螺儀的噪音和漂移現象會導致 是否獲得報酬您通常可以透過監控其他感測器來確定漂移 (偏誤) 和噪音, 作為重力感應器或加速計

使用未校正的陀螺儀

未校正的陀螺儀和陀螺儀類似。 但旋轉速率不會套用陀螺儀補償。工廠校正 以及溫度補償機制仍適用於旋轉速率未校正 陀螺儀很適合用於後續處理及合併方向資料。一般來說 gyroscope_event.values[0]即將接近 uncalibrated_gyroscope_event.values[0] - uncalibrated_gyroscope_event.values[3]。 也就是說

calibrated_x ~= uncalibrated_x - bias_estimate_x

注意:未經校正的感應器會提供更多原始結果,且可能會 其中所含的偏誤,但他們的測量結果在經過修正後,跳躍次數較少 校正。有些應用程式可能偏好這些未校正的結果,讓結果更順暢 可靠又可靠的方式舉例來說,如果應用程式嘗試自行進行感應器融合 導入色調實際上可能會扭曲結果。

除了旋轉速率外,未校正的陀螺儀也會提供 而是沿著每個軸線偏移以下程式碼顯示如何取得預設值的例項 未校正的陀螺儀:

Kotlin

val sensorManager = getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE) as SensorManager
val sensor: Sensor? = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_GYROSCOPE_UNCALIBRATED)

Java

private SensorManager sensorManager;
private Sensor sensor;
...
sensorManager = (SensorManager) getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE);
sensor = sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_GYROSCOPE_UNCALIBRATED);

其他程式碼範例

BatchStepSensor 範例進一步示範 本頁面提到的 API 用法

另請參閱