我一直在对我们试图解决的问题进行一些研究。我认为这是最好的方法，但请添加您的意见
我们正在尝试计算现实世界驾驶场景中的反应时间，并希望使用手机作为数据收集设备。我们试图完成的是驾驶员在遇到某些提示时施加了多少加速度，更重要的是减速度。
我发现这篇论文有很多有用的信息加速度计物理学
问题是我们很可能没有从零开始的校准时间。但是假设驾驶员从 0 开始。我们将使用 GPS 定位来定位车辆，跟踪我们应该计算的带有时间戳的位置数据提示发生的时间然后使用带有时间戳的加速度计数据，我们应该能够计算出他们对提示的反应。
这是我发现解决问题的最佳方法，但是我不确定加速度计数据是否会因为无法校准而变得无用，而且从振动中看到的噪音可能太大而无法使用数据。 .. 有没有人尝试过或使用过这些类型的方法？
有趣的应用程序。
你错过了一个重要的观点。您要么必须自己实现所谓的传感器融合，要么使用您正在使用的平台上提供的传感器融合。Android 和 iPhone 都有一个。
( TYPE_LINEAR_ACCELERATION Android, SensorManager) 或userAcceleration(iPhone) 对您来说应该足够了。
至于链接的PDF，不要尝试集成加速，你会得到很差的结果。即使这个答案是关于位置的，速度已经不准确了。我会尝试使用 GPS。
我知道这是一个非常古老的问题，但由于我最近正在从事一个类似的项目，所以让我分享一下我们在公司所做的事情。我们只是简单地使用OBD-II 加密狗来获取汽车的速度。有许多 API 返回有关车辆的信息。
PID010D 返回车速。我正在使用这个 PID 来计算点 A 和 B 之间的距离，因为没有 PID 可以返回里程表 :(
github上很少有库可以通过搜索轻松找到。这个矿。这不是库，但在您的设备上运行后，您可以看到它是如何工作的。