加速度传感器测量设备的加速度，包括重力加速度。以下代码展示了如何获取缺省的加速度传感器的一个实例：

private SensorManager mSensorManager;

private Sensor mSensor;

...

mSensorManager = (SensorManager) getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE);

mSensor = mSensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_ACCELEROMETER);

从概念上说，加速度传感器通过测量施于传感器上的作用力，并按以下关系来检测设备的加速度(Ad)。

Ad = - ∑Fs / mass

然而，重力总是会按以下关系影响测量的精度。

Ad = -g - ∑F / mass

因此，如果设备是平放在桌子上的(没有加速度)，加速度计会读到g = 9.81 m/s2。同理，设备在自由落体或以 9.81 m/s2的加速度坠向地面时，加速度计会读到 g = 0 m/s2。因此，要测出设备真实的加速度，必须排除加速计数据中的重力干扰。这可以通过高通滤波器来实现。反之，低通滤波器则可以用于分离出重力加速度值。以下例程展示了它们的用法：

public void onSensorChanged(SensorEvent event){  //在本例中，alpha由 t / (t + dT)计算得来，  //其中 t是低通滤波器的时间常数，dT是事件报送频率  final float alpha = 0.8;  //用低通滤波器分离出重力加速度  gravity[0]  = alpha * gravity[0] + (1 - alpha) * event.values[0];  gravity[1]  = alpha * gravity[1] + (1 - alpha) * event.values[1];

gravity[2]  = alpha * gravity[2] + (1 - alpha) * event.values[2];

//用高通滤波器剔除重力干扰  linear_acceleration[0] = event.values[0] - gravity[0];  linear_acceleration[1] = event.values[1] - gravity[1];  linear_acceleration[2] = event.values[2] - gravity[2];

}

注意：你可以使用很多技术来过滤传感器数据。以上例程只是使用了过滤器常量(alpha)来创建一个低通滤波器。这个过滤器常量是由时间常量(t)和传感器事件报送频率(dt)推导出来的，t大致等于过滤器触发传感器事件的间隔时间。为了演示，此例程使用0.8作为alpha的值。如果你要用这个过滤方法，你可能需选用其它的alpha值。

加速计使用了标准的传感器坐标系。这意味着，设备以原始方位平放在桌子上时，会发生以下状况：

如果你从左侧平推设备(它向右移)，则x方向加速度为正值。

如果你从下侧平推设备(它向前移)，则y方向加速度为正值。

如果以A m/s2的加速度向空中移动设备，则z方向加速度等于A +9.81，即设备加速度(+A m/s2)减去重力加速度(-9.81m/s2)。

静止设备的加速度值为+9.81，即设备加速度(0 m/s2)减去重力加速度(-9.81m/s2)。

一般情况下，加速度计已足够应付对设备移动情况的监测。几乎所有Android平台的手持和桌面终端都带有加速度计，它的能耗比其它运动传感器要少10倍。不过它有一个缺点，就是你不得不实现低通和高通滤波器，以消除重力影响并减少噪声数据。

Android SDK给出了一个应用示例，展示了加速度传感器的使用方法(Accelerometer Play)。