是否可以使用 phone 的 IMU 来改善用户的步行路径？
Is it possible to use IMU of a phone in order to improve a user's walking path?
我有一项服务，我可以通过该服务每隔一段时间（例如 7 秒）获取用户的位置。步行路径显示在地图上，但如您所见，有许多无效位置，因为 GPS 接收器正在尝试获取准确的当前位置。
blue一条是显示的行走路径，black一条是实际行走的路径。我正在考虑使用 IMU 作为一种过滤器，以检查检索到的位置是否在路径上，或者位置提供者是否需要更多时间来更新它。
这样可以吗？
是的，理论上可以使用 IMU 改善 GPS 位置，但它需要卡尔曼滤波器，正确设置并使其在各种设备上正常工作并非易事。互联网上有很多资源解释卡尔曼滤波器的工作原理及其用途。
我还推荐阅读此博客 post：https://blog.maddevs.io/reduce-gps-data-error-on-android-with-kalman-filter-and-accelerometer-43594faed19c。作者非常想通过使用卡尔曼滤波器实现与您相同的目标。他们还在 github 上发布了一个库，用于基于卡尔曼的位置估计。
我有一项服务，我可以通过该服务每隔一段时间（例如 7 秒）获取用户的位置。步行路径显示在地图上，但如您所见，有许多无效位置，因为 GPS 接收器正在尝试获取准确的当前位置。
blue一条是显示的行走路径，black一条是实际行走的路径。我正在考虑使用 IMU 作为一种过滤器，以检查检索到的位置是否在路径上，或者位置提供者是否需要更多时间来更新它。
这样可以吗？
是的，理论上可以使用 IMU 改善 GPS 位置，但它需要卡尔曼滤波器，正确设置并使其在各种设备上正常工作并非易事。互联网上有很多资源解释卡尔曼滤波器的工作原理及其用途。
我还推荐阅读此博客 post：https://blog.maddevs.io/reduce-gps-data-error-on-android-with-kalman-filter-and-accelerometer-43594faed19c。作者非常想通过使用卡尔曼滤波器实现与您相同的目标。他们还在 github 上发布了一个库，用于基于卡尔曼的位置估计。