基本原理很简单。在模拟世界中，你使用连续数学，即：
velocity = integrate(acceleration)
distance = integrate(velocity)
在数字世界中，使用离散数学可将积分转化为求和，这一过程更加简便。
velocity = sum(acceleration)
distance = sum(velocity)
只需将读取到的加速度值相加，最终就能得到距离。但是，在地球上，由于重力作用，存在一个大约为10m/s²的向下恒定加速度。找出向量中哪部分是重力是难点。顺便提一句，重力是加速计检测倾斜的原理。因此，无论如何，除非你能独立计算出倾斜角度（例如通过陀螺仪），否则你的代码将主要测量倾斜而不是距离。
额外回答：
根据OP发布的“评论”（作为此答案下面或上面的答案），看起来我需要提供进一步的解释。实现非常简单，对数学不熟悉的人会认为它必须比那更复杂。伪代码如下：
var distance_X = 0
var velocity_X = 0
function update_acceleration_X (acceleration_X) {
velocity_X = velocity_X + acceleration_X
distance_X = distance_X + velocity_X
}
function get_distance_X_and_reset () {
x = distance_X
distance_X = 0
return x
}
除非您将距离变量重置为零，否则距离始终是从软件第一次启动的位置开始测量的。必须不断读取加速度计（最好以加速度计本身测量力的速率），并相应地更新速度和距离的值。当您想要知道从起点到当前位置的距离时，只需读取距离变量即可。
几个注意点：任何程度的倾斜，无论多么轻微，都会增加漂移。这意味着除非不断跟踪倾斜角度本身，否则总会有一定量的恒定加速度朝一个方向或另一个方向。即使核潜艇配备了高精度的加速度计和陀螺仪，因为GPS在水下无法工作，也需要定期浮出水面并与GPS同步以纠正此漂移。
其次，加速度计测量的是力而不是运动。它可以测量任何类型的力。我提到了重力，但它还可以测量由于与桌子摩擦引起的颠簸、由于心跳和呼吸引起的手部微震等等。好消息是，长期来看，所有这些力都会平均分布，公式仍然是正确的。但在短期内，这意味着您的读数将会有噪声。人们想出了许多技巧来最小化此噪声，例如使用Weiner和Kalman滤波器。
第三，正如您可能已经注意到的那样，加速度计读数不是恒定的。我不仅指每次读取时值都不同，这是显而易见的，而且它还会在读数之间改变值。我们错过的每个值都会影响我们的准确性，因此尽可能频繁地读取值非常重要。现在，好消息是，在长期来看，由于大多数是由于急动或振动引起的错误，所有这些由于错过值而导致的错误应该会平均分布，公式仍然是正确的。但这意味着在短期内，这会为我们的系统添加噪声。如果使用良好的预测性滤波器（例如Kalman滤波器），则应该能够解决这个问题，但较弱的滤波器可能需要一些帮助。一种方法是将每个加速度读数与先前的读数平均值进行平均。请注意，它必须是先前的“真实”读数，而不是先前的平均读数。
比这更精确的内容涉及惯性测量单元（IMU）和惯性导航以及许多相当复杂的向量和矩阵数学。但是，现在有一些开源项目正在进行这项工作（不到10年前，这些东西严格属于军事领域，因为您知道，潜艇和巡航导弹使用它们）。
这些Sparkfun文章底部有一些不错的链接和参考代码：
http://www.sparkfun.com/products/9268
http://www.sparkfun.com/products/8454
希望这些都有
当然，如果你想要真正的单位，需要按采样率进行缩放。例如，在80毫秒内以9m/s^2加速意味着你的速度是
(9m/s^2 * 0.08s) = 0.72m/s。以上伪代码简化了单位转换的过程。最终的值仍将表示距离，只是这个数字与任何实际测量单位的关系很小。你可以在最后应用一个校准到像素值的缩放函数。下面是一个带有真实世界单位的示例，以澄清正在发生的事情：
given the following acceleration readings:
9m/s/s
3m/s/s
0m/s/s
0m/s/s
0m/s/s
-5m/s/s
-7m/s/s
assuming an 80ms sample rate
we can derive the following velocities:
0.72m/s (what you get from accelerating 9m/s for 80ms)
0.96m/s
0.96m/s
0.96m/s
0.96m/s
0.56m/s
0m/s
from that we can derive the following distances:
57.6mm (what you get from moving at 0.72m/s for 80ms)
134.4mm
211.2mm
288mm
364.8mm
409.6mm
现在，如果您使用派生距离并按照惯例进行反向计算（
v = (s2-s1)/t和
a = (v2-v1)/t），则应该可以获得加速度读数。请注意保留HTML标签。
