【文章內(nèi)容簡介】 得越快越不容易倒，因?yàn)檐囕S有 一股保持水平的力量。 圖 21 根據(jù)這個(gè)原理，陀螺儀傳感器應(yīng)運(yùn)而生。 陀螺儀傳感器用多種方法讀取軸所指的方向并自動(dòng)將 數(shù)據(jù)信號傳給控制系統(tǒng)。 組成 （ 1）陀螺轉(zhuǎn)子（常采用同步電機(jī)、磁帶電機(jī)、三相交流電機(jī)等拖動(dòng)方法來使陀螺轉(zhuǎn)子繞自轉(zhuǎn)軸高速旋轉(zhuǎn)，其轉(zhuǎn)速近似于常值） （ 2）內(nèi)外框架（或稱內(nèi)、外環(huán)，它是使陀螺自轉(zhuǎn)軸獲得所需角轉(zhuǎn)動(dòng)自由度的結(jié)構(gòu)）； （ 3）附件（是指力矩馬達(dá)、信號傳感器等）。 陀螺儀在手機(jī)上的應(yīng)用 相比傳統(tǒng)重力傳感器只能感應(yīng)左右兩個(gè)維度的（多軸的重力感應(yīng)是可以檢測到物體豎直方向的轉(zhuǎn)動(dòng)，但是角度難以判斷）變化，陀螺儀通過對偏轉(zhuǎn)、傾斜等動(dòng)作角速度的測量，可以實(shí)現(xiàn)用手控制游戲主角的視野和方向。 比如在飛行游戲中，手機(jī)既可作為方向盤控制飛機(jī)，只需變換不同角度傾斜手機(jī)，手機(jī)就會(huì)相應(yīng)做出上下左右前后的聯(lián)動(dòng)。類似的游戲主要以競技和模擬駕駛居多。 4 圖 22 其次，可以幫助手機(jī)攝像頭防抖。拍照時(shí)，在我們按下快門時(shí)，手機(jī)內(nèi)的陀螺儀測量出手機(jī)翻轉(zhuǎn)的角度，將手機(jī)產(chǎn)生的偏差反饋給圖像處理器，用計(jì)算出的 結(jié)果控制補(bǔ)償鏡片組，對鏡頭的抖動(dòng)方向以及衛(wèi)衣作出補(bǔ)償，實(shí)現(xiàn)更清晰的拍照效果。 再者，智能手機(jī)陀螺儀能輔助 GPS 進(jìn)行慣性導(dǎo)航。尤其是在沒有 GPS 信號的隧道、高樓或是橋梁附近。陀螺儀可以測量運(yùn)動(dòng)的方向和速度，通過將速度乘以時(shí)間獲得運(yùn)動(dòng)的距離，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)定位導(dǎo)航，并能修正導(dǎo)航線路。不止是智能手機(jī)，目前導(dǎo)航儀和汽車上都安裝有這種裝置。 最后，智能手機(jī)陀螺儀還可以協(xié)助手機(jī)用戶界面實(shí)現(xiàn)動(dòng)作感應(yīng)。這項(xiàng)功能也十分常見，比如我們經(jīng)常設(shè)置的動(dòng)態(tài)壁紙，它之所以能隨著手機(jī)角度調(diào)整發(fā)生偏移，就是靠陀螺儀檢測完成的。另外，有些手機(jī)還能通 過前后傾斜手機(jī)實(shí)現(xiàn)通訊錄的上下滾動(dòng)，左右傾斜手機(jī)實(shí)現(xiàn)瀏覽頁面的左右移動(dòng)或者放大縮小，都是相同的原理。 總的來說，陀螺儀在智能手機(jī)中的實(shí)用性是非常高的。目前主流的智能手機(jī)基本都配備了陀螺儀，它雖然看似不起眼，但是不論是娛樂、通訊、拍照還是出行導(dǎo)航，都離不開陀螺儀，在其他功能上，陀螺儀也會(huì)配合其它傳感器去完成各種任務(wù)。 機(jī)器學(xué)習(xí) 機(jī)器學(xué)習(xí)（ Machine Learning，縮寫為 ML）是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，設(shè)計(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)、概率論、逼近論、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。機(jī)器學(xué)習(xí)研究的是計(jì)算機(jī)（電子計(jì)算機(jī)、中子計(jì)算機(jī) 、光子計(jì)算機(jī)或神經(jīng)計(jì)算機(jī)等）怎樣模擬或者實(shí)現(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲得新的知識或技能，重新組織已有的只是結(jié)果使之不斷改善自身的性能，他只要使用的是歸納、綜合。機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)有了十分廣發(fā)的應(yīng)用，例如：數(shù)據(jù)挖掘、生物特戰(zhàn)識別、計(jì)算機(jī)視覺、語音和手寫識別等等。 影響學(xué)習(xí)系統(tǒng)的最重要因素是環(huán)境向系統(tǒng)提供的信息，或者更確切地說是信息的質(zhì)量。如果信息的質(zhì)量比較高，與一般原則相差較小，則學(xué)習(xí)部分比較容易處理。但如果向?qū)W習(xí)體統(tǒng)提供的信息雜亂無章，那么學(xué)習(xí)體統(tǒng)需要在獲得足夠的數(shù)據(jù)后刪除不必要的細(xì)節(jié)，進(jìn)而總結(jié)推廣，并形成指導(dǎo)動(dòng)作的一 般原則，放入知識庫，學(xué)習(xí)任務(wù)就較為繁重。 5 因?yàn)閷W(xué)習(xí)系統(tǒng)獲得的信息或是向系統(tǒng)提供的信息往往是不完全的，因此學(xué)習(xí)系統(tǒng)進(jìn)行的推理并不是完全可靠的，他總結(jié)的規(guī)則可能是正確的，但也可能是錯(cuò)誤的。 分類 機(jī)器學(xué)習(xí)若學(xué)習(xí)形式分類，可分為監(jiān)督學(xué)習(xí)（ superviesd learning）和無 非監(jiān)督學(xué)習(xí)（ unsuperviesd learning）。在本論文中，我們重點(diǎn)關(guān)注監(jiān)督學(xué)習(xí)。 監(jiān)督學(xué)習(xí)，即在機(jī)器學(xué)習(xí)過程中提示對錯(cuò)指示。監(jiān)督學(xué)習(xí)從給定的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)得到一個(gè)最優(yōu)模型，當(dāng)給定新的數(shù)據(jù) 需要分類時(shí)，可以根據(jù)這個(gè)模型預(yù)測結(jié)果。監(jiān)督學(xué)習(xí)中的一個(gè)典型例子就是 SVM。 監(jiān)督學(xué)習(xí)可分為兩大類：回歸分析（ Regression Analysis）和分類（ Classification）。 （ 1）回歸分析：其數(shù)據(jù)集是給定一個(gè)函數(shù)和它的一些坐標(biāo)點(diǎn)，然后通過回歸分析算法來估計(jì)原函數(shù)模型，求一個(gè)最符合這些已知數(shù)據(jù)集的函數(shù)解析式。然后就可通過這個(gè)函數(shù)解析式來預(yù)估其它未知輸出的數(shù)據(jù)了，當(dāng)我們向其輸入特征向量就可以得到相應(yīng)的標(biāo)簽（ label）。 （ 2）分類：其數(shù)據(jù)集由特征向量與其對應(yīng)標(biāo)簽組成，當(dāng)分類器學(xué)習(xí)了數(shù)據(jù)后得到學(xué) 習(xí)模型，再給定未知標(biāo)簽的數(shù)據(jù)即可分類。 支持向量機(jī) SVM 支持向量機(jī)（ Support Vector Machine，簡稱 SVM）是由 Vapnik 等人提出的一類可用于分類和回歸分析的有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)模型。其基本模型定義為特征空間上的間隔最大的線性分類器，其學(xué)習(xí)策略就是間隔最大化，最終可以轉(zhuǎn)化為一個(gè)凸二次規(guī)劃問題的的求解。基于其優(yōu)秀的學(xué)習(xí)能力，該技術(shù)在許多領(lǐng)域都得到了成功的應(yīng)用。 基本原理 SVM 旨在在多維空間中找到一個(gè)能將全部樣本單元分為兩類的最優(yōu)平面，這一平面應(yīng)使兩類中距離最近的點(diǎn)的間距（ margin）盡可能最大，分割的超平面位于間距的中間。 圖 23 6 核函數(shù)（ kernel function） 根據(jù)模式識別理論，低維空間線性不可分的模式通過非線性映射到高維空間則可能實(shí)現(xiàn)線性可分，但是如果直接采用這種技術(shù)在高維空間進(jìn)行分類或者回歸，則存在確定非線性映射函數(shù)的參數(shù)和特征空間維數(shù)等問題，而最大的災(zāi)難則是在高維空間特征空間運(yùn)算時(shí)存在“維數(shù)災(zāi)難”。而采用核函數(shù)技術(shù)可以有效地解決這樣的問題。 對于訓(xùn)練數(shù)據(jù)是非線性的情況， SVM 的處理方法是選擇一個(gè)核函數(shù)（ Kernel Function），通 過將數(shù)據(jù)隱式地映射到高維空間，來解決在原始空間中線性不可分問題。再線性不可分的情況下， SVM 首先在低維空間完成計(jì)算，然后通過核函數(shù)將輸入空間映射到高維特征空間，最終在高維特征空間中構(gòu)造出最優(yōu)分離超平面，從而把平面上本身不好分的非線性數(shù)據(jù)分開，同時(shí)也避免了直接在高維空間進(jìn)行復(fù)雜的計(jì)算。如圖 24所示，一堆數(shù)據(jù)在二維空間無法劃分，從而映射到三維空間進(jìn)行劃分： 圖 24 介紹幾種常見的也是本實(shí)驗(yàn)中用到的核函數(shù)： （ 1）高斯核函數(shù)（ gaussian） 定義如下所示： k(x,y)=exp((||xy||2)/2*σ 2) 通過調(diào)控參數(shù)σ，高斯核函數(shù)具有相當(dāng)高的靈活性，是應(yīng)用最廣泛的核函數(shù)之一。圖 25所示例子為通過高斯核函數(shù)將線性不可分的數(shù)據(jù)映射到了高維空間：