重力传感器提供三维矢量，指示重力的方向和大小。传感器通常用于确定空间中设备的相对方向。

以下代码显示了如何获得默认重力传感器的例子：

private SensorManager mSensorManager; private Sensor mSensor; ... mSensorManager = (SensorManager) getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE); mSensor = mSensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_GRAVITY;

单位与加速度传感器（m / s2）使用的单位相同，坐标系与加速度传感器使用的坐标系相同。

注：当设备处于静止，重力传感器的输出应该是相同的加速度计的。

线性加速度传感器为您提供表示沿每个设备轴的加速度的三维矢量，不包括重力。你可以使用此值执行手势检测。该值还可以用作惯性导航系统的输入，其使用航位推算。

下面的代码演示如何得到默认的线性加速度传感器:

private SensorManager mSensorManager;
private Sensor mSensor;
...
mSensorManager = (SensorManager) getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE);
mSensor = mSensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_LINEAR_ACCELERATION);

概念上，该传感器根据以下公式计算加速度数据：

线性加速度=加速度 - 重力加速度

当你想获得不受重力影响的加速度数据时，通常使用此传感器。例如，你可以使用这个传感器来看看你的车有多快。线性加速度传感器总是有偏移，你需要删除。最简单的方法是在一个应用程序中构建一个校准步骤。在校准期间，你可以要求用户在表格上设置设备，然后读取所有三个轴的偏移量。然后，您可以从加速度传感器的直接读数中减去该偏移量，以获得实际的线性加速度。

传感器坐标系与加速度传感器使用的坐标系相同，测量单位（m / s2）

旋转向量表示作为角度和轴的组合的装置的取向，其中装置围绕轴（x，y或z）旋转了角度θ。

下面的代码演示了如何获取默认的旋转矢量传感器：

private SensorManager mSensorManager;
private Sensor mSensor;
...
mSensorManager = (SensorManager) getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE);
mSensor = mSensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_ROTATION_VECTOR);

旋转矢量的三个元素表示如下：

X *sin（θ/ 2）
y *sin（θ/ 2）
Z *sin（θ/ 2）

其中旋转矢量的幅度等于sin（θ/ 2），并且旋转矢量的方向是等于旋转轴的方向。

图1.坐标的旋转矢量传感器使用的系统。

旋转矢量的三个元素是等于一个单位四元数的最后三个组成部分（COS（θ/ 2），x * SIN（θ/ 2），y * SIN（θ/ 2），z * SIN（θ/ 2））。旋转向量的元素是无单位的。在x，y和z轴都以相同的方式如加速度传感器所定义。参照坐标系被定义为一个直接正交基（见图1）。这个坐标系统具有以下特征：

• X定义为向量积Y X Z的是在该装置的当前位置相切于地面并指出约东。
• Y是在该装置的当前位置相切地朝向地磁北极指向。
• Z指向天空，垂直于地平面。

Android SDK提供了一个示例应用程序，显示如何使用旋转矢量传感器。示例应用程序位于API Demos代码中。

该显著运动传感器触发检测每次显著运动事件，然后自行禁用。一个显著运动，可能导致用户的位置变化的议案; 例如步行，骑自行车，或坐在行驶的汽车。下面的代码演示了如何获得默认显著运动传感器的一个实例，以及如何注册一个事件监听器：

private SensorManager mSensorManager;
private Sensor mSensor;
private TriggerEventListener mTriggerEventListener;
...
mSensorManager = (SensorManager) getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE);
mSensor = mSensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_SIGNIFICANT_MOTION);

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

mSensorManager.requestTriggerSensor(mTriggerEventListener, mSensor);

使用步进计数器传感器

步进计数器传感器提供从传感器被激活时的上次重新启动以来用户采取的步骤的数量。步进计数器具有更多的延迟（最多10秒），但比步进检测器传感器更精确。

下面的代码演示了如何获得缺省步计数传感器：

private SensorManager mSensorManager;
private Sensor mSensor;
...
mSensorManager = (SensorManager) getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE);
mSensor = mSensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_STEP_COUNTER);

为了保持运行你的应用程序的设备，电池，你应该使用 JobScheduler类在一个特定的时间间隔来检索步数传感器的电流值。虽然不同类型的应用程序需要不同的传感器读数的时间间隔，你应该除非你的应用程序需要从传感器实时数据做出尽可能长时间这个区间。

步进检测器传感器在每次用户采取步骤时触发事件。延迟预计低于2秒。

下面的代码演示了如何获得缺省步检测传感器：

private SensorManager mSensorManager;
private Sensor mSensor;
...
mSensorManager = (SensorManager) getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE);
mSensor = mSensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_STEP_DETECTOR)

使用原始数据

以下传感器为您的应用程序提供有关应用于设备的线性和旋转力的原始数据。为了有效地使用这些传感器的值，你需要过滤掉环境中的因素，如重力。你可能还需要对值的趋势应用平滑算法以减少噪声。

加速度传感器测量施加到装置的加速度，包括重力。

下面的代码展示了如何获得默认加速度传感器：

private SensorManager mSensorManager;
private Sensor mSensor;
  ...
mSensorManager = (SensorManager) getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE);
mSensor = mSensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_ACCELEROMETER);

概念上，加速度传感器确定被施加到一个装置（A中的加速度ð通过测量被施加到传感器本身（F上的力）小号使用以下关系）：

Ad = - ∑Fs / mass

然而，在重力的作用根据以下关系总是影响所测量的加速度：

Ad = -g - ∑F / mass

陀螺仪测量在弧度/秒的旋转围绕设备的x，y和z轴的速率。下面的代码展示了如何获得默认陀螺仪的实例：

private SensorManager mSensorManager;
private Sensor mSensor;
...
mSensorManager = (SensorManager) getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE);
mSensor = mSensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_GYROSCOPE);

传感器的坐标系中 是一样的用于加速度传感器中之一。旋转是在反时针方向阳性; 即，从在x一些积极的位置看的观察者，在定位在原点的装置y或z轴方向会如果设备出现逆时针方向被旋转报告正转。这是正转的标准的数学定义，是不一样的是，用于由方位传感器的定义为辊。

通常情况下，陀螺仪的输出对时间积分来计算描述角度在时间步长的变化的旋转。例如：

// 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;
   }
}

标准陀螺仪提供没有经过任何过滤或更正噪声和漂移（偏差）的原始数据旋转。在实践中，陀螺仪的噪声和漂移将引入需要被补偿的误差。通常你确定通过监控其它传感器，如重力传感器或加速度计的漂移（偏差）和噪音。

使用未校准陀螺仪

未校正陀螺仪是类似于陀螺仪，除了不陀螺漂移补偿被施加到旋转速率。工厂校准和温度补偿仍施加到旋转的速率。未校准陀螺仪是后处理和melding方向的数据是有用的。一般情况下， gyroscope_event.values[0]将接近 uncalibrated_gyroscope_event.values[0] - uncalibrated_gyroscope_event.values[3]。那是，

calibrated_x ~= uncalibrated_x - bias_estimate_x

注意：未校准传感器，提供更多的原始结果和可能包括一些偏见，但他们的测量结果包含更正减少跳跃通过应用校准。一些应用可能更喜欢这些未校正结果更平滑，更可靠。例如，如果一个应用程序试图自行进行传感器融合，引入校准实际上可以扭曲的结果。

除了旋转的速率，未校正陀螺仪还提供了围绕每个轴线的估计漂移。下面的代码展示了如何获得默认未校准陀螺仪的一个实例：

private SensorManager mSensorManager;
private Sensor mSensor;
...
mSensorManager = (SensorManager) getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE);
mSensor = mSensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_GYROSCOPE_UNCALIBRATED);