利用加速度计数据和卡尔曼滤波器查找汽车行驶距离。

1. 获取加速度计数据，可以使用Android设备的内置传感器API。
2. 开始时，假设汽车速度为零，距离为零。
3. 将加速度计数据传递给卡尔曼滤波器，以获得更准确的速度和距离估计值。
4. 使用以下公式计算汽车跑了多远：距离 = 初始距离 + 速度×时间 + 1/2×加速度×时间的平方。
5. 将当前计算出的距离与之前计算出的距离累加，从而得到汽车的总行驶距离。
6. 在代码中添加注释和规范的变量名称，以加强代码可读性。

下面是一个使用Java编写的示例代码：

// 初始化变量
double distance = 0;  // 总行驶距离
double initialDistance = 0;  // 初始距离为零
double initialSpeed = 0;  // 初始速度为零
long previousTime = 0;  // 上一次计算的时间戳为零
double[] previousState = {initialDistance, initialSpeed};  // 上一时刻的状态向量，包括距离和速度

// 定义卡尔曼滤波器
KalmanFilter kf = new KalmanFilter();

// 重写onSensorChanged方法以获取加速度计数据
@Override
public void onSensorChanged(SensorEvent event) {
    if (event.sensor.getType() == Sensor.TYPE_ACCELEROMETER) {
        // 获取x、y、z轴上的加速度
        float[] acceleration = event.values.clone();
        // 计算合加速度
        double totalAcceleration = Math.sqrt(Math.pow(acceleration[