地铁测速

Code by GPT-5.6 Sol (Codex harness)
1.算法升级至 anchor-delta-20260804-r5，修复传导振动干扰前进主轴学习、可能导致起步后速度不变的问题。
2.完善惯性测速的传感器保护：加速度计或陀螺仪启动失败、持续断流时自动停止测速，避免继续显示失真结果。
3.优化大型研究记录导出，增加导出阶段与字节进度、亮屏和离开保护，并改进失败残留提示。
4.修复初始校准失败时研究记录状态可能被覆盖的问题，提升记录完整性。

地铁测速 MetroSpeed —— 面向轨道交通场景的测速与研究工具。

应用提供两种互相独立的测速方式：手机稳定放置时，使用惯性传感器连续估算速度；手持使用时，可观察等距灯光并通过打点计算速度。你可以根据手机放置方式和现场条件选择。

核心功能

1. 惯性测速
通过加速度计和陀螺仪估计重力、学习列车前进轴并识别运动状态，对前向加速度进行积分，持续计算行驶速度。
GNSS（卫星定位）可用且定位质量满足条件时，应用会使用速度锚点抑制惯性漂移；失去 GNSS 后仍可继续估算，但误差可能随时间累积。
惯性测速要求手机稳定放置。检测到手持状态后，应用将停止测速并引导切换至灯光打点测速。当前版本尚未针对明显上下坡场景进行适配。

2. 灯光打点测速
适合手持使用。输入相邻等距灯光的实际间距，在每盏灯经过车窗同一固定参照位置时点击打点，即可计算最近 1～4 个灯光间隔的平均速度。
通常优先参考最近 3～4 个间隔，以减小单次点击时机误差。测量结果取决于灯光间距是否准确、灯光是否等距以及打点操作是否稳定。

3. 停车校准
停车后点击校准，应用会从点击前的历史样本中寻找稳定片段，重新估计重力并将速度归零，以减小后续积分误差。

4. 实时数据面板
显示当前速度、纯惯性速度、GNSS 速度、置信度、最高速度、平均速度、行驶时长和校准次数。

5. 研究记录
可记录六类请求 100 Hz 的原始传感器数据，以及 GNSS、经纬度、海拔、速度、卫星统计、电池温度和系统热等级等信息，并以 JSONL 格式导出，供离线回放与研究分析。
100 Hz 为应用请求频率，实际回调频率由设备、系统负载和温控状态决定。数据仅保存在本机，不会自动上传；导出后本地记录仍会保留。

6. GNSS 锚点冻结实验
研究记录区域提供 GNSS 锚点冻结开关，仅用于对照实验。开启后应用会停止刷新速度锚点，这可能增加漂移，不保证提高隧道内测速精度。

源码：
https://github.com/Jinitaemay/MetroSpeed