我正在为 android 开发一个 AR 应用程序，我需要一个非常准确的位置（低于 1m）。该应用程序基于行人（户外）并且需要实时位置。我知道这个问题可能是一个非常困难的问题，但希望其他人已经找到了解决方案。
我已经研究过卡尔曼滤波器和扩展卡尔曼滤波器，但到目前为止我还没有找到我能够使用或适应的解决方案。我认为卡尔曼滤波器可能是我需要去的方向。
现在我正在使用原始 gps 数据来设置我的位置，但这太不准确了，当设备静止在一个地方时，它可以四处移动甚至跳跃约 5-10 米。
所以我的问题是：虽然我现在使用未经过滤的原始 gps 数据来获取位置，但我需要如何过滤它（卡尔曼？扩展卡尔曼？）以及我需要使用哪些传感器（gps 位置？gps 速度？加速度计?) 以获得最准确的位置行人户外位置。
更新：我需要更新我的问题，因为不可能做我最初的问题，在平板电脑/手机 gps 上获得低于 1 米的精度。我现在的问题是：我如何应用过滤，以便后续的 gps 位置测量保持在可管理的距离内。例如，当我用我的设备向北 10m 时，我的 gps 也测量到我从初始位置向北 +/-1m (10%)，而不是 gps 测量的跳跃/移动。