Files
orisys-app/apps/studio/docs/record-channel.md
T
ykcheungab 73592f085f Browse a long recording from disk instead of loading it into memory
What
- record/index.py: RecordingIndex streams forces.csv once and keeps only the
  small things — one time, one validity flag, one frame id per row plus a byte
  offset every 4096 rows (~6.5 MB per 500k rows). row_range() bisects the times,
  read_rows() seeks to the nearest checkpoint and scans forward, and overview()
  folds every row into its bucket during the same pass to build a per-axis
  min/max envelope.
- read_rows(max_points, unit) decimates **while streaming**: each bucket keeps
  the extreme row of every axis in the requested unit, so a long interval never
  has to exist in memory in full and a shear spike survives a flat normal channel.
- RecordingReader: info() decimates above max_rows (default 200k) and marks
  itself decimated, with total_rows and a duration taken from the frame index
  rather than from the view; window()/window_all()/overview()/statistics() read
  the interval being asked about. list/window semantics unchanged for small
  recordings.
- force/source.py: StoreCurveSource (live memory) and RecordingCurveSource (disk
  interval + cached envelope) implement one interface — extent, window,
  envelope, statistics, duration_s — so ForcePlotsPanel asks a *source* instead
  of knowing where the data lives.
- force_plots: reads through the source (window, envelope, statistics, extent),
  which also replaces its last direct store accesses.
- playback_dialog: draws the whole-session view through window_all() in the unit
  being shown (bounded by CHART_MAX_POINTS), and says so when the view is
  decimated ("显示 N / 共 M 行") instead of letting the operator count points.
- experiment._run: a failure that lands while the files are opening can no longer
  be overwritten by the writer's own transition to "recording" (found by a flaky
  test; the state check now covers STATE_FAILED).

Why
The store releases old blocks above ~4.6 h and the replay loaded every CSV row
into Python lists before drawing anything, so neither the live browser nor the
replay could show an earlier interval of a long recording. The index makes the
disk the data source and memory a cache of what is on screen.

Verification
- shared/tests/test_history_source.py (new, 8 cases) over a 12 000-row recording:
  the index reports its rows and reads a bounded interval; a large recording is
  marked decimated with its true duration and total rows; a small one is not; an
  interval read sees the exact rows including a single peak; a decimated window
  keeps the peak; the envelope fits the whole session in ≤200 points, keeps the
  spike and is cached; the disk and memory sources agree on extent, values and
  statistics; the whole session can be read without holding it all. Shared
  suites: 146 tests, 0 failures (three consecutive runs).
- apps/studio/tools/ui_check.py: the replay section now checks the index row
  count, that an interval read spans only the interval, the envelope size and
  total_rows. 324 checks, 0 failures.
- apps/studio/tests/test_ui_smoke.py: 43 tests, 36 pass; the 7 failures are the
  unchanged sandbox/harness artifacts.
- D:/orisys_ws/_review_phase12/reproduce.py: all ten lines unchanged;
  compileall, locale and prefs parity clean.
- apps/studio/docs/record-channel.md §8 documents the index, the reader API and
  the unified source, and lists what is still hardware work.

Not in this change
- Maximum RSS / backlog / loss measurements at real resolution on the target ARM
  board (needs the hardware), and range CSV export.
2026-09-13 16:54:26 +08:00

20 KiB
Raw Blame History

记录通道与数据可靠性

本文记录 Studio 在"完整记录、数据可靠优先"这轮改动中的架构决定,以及针对架构评审 第 8 节所列缺陷的修法与验证方式。

核心结论是:标定采样、全程历史、无效样本隔离之所以会出问题,根因是同一处架构缺口 —— 采集数据只有一个出口,就是 16 ms 的 UI 定时器。


1. 改动前的问题链

worker 线程 ──> self._latest(单槽,后写覆盖)
                        │
        UI 定时器 _on_run_tick(16 ms)──┬──> 曲线历史(只保留窗口内样本)
                                        ├──> 标定采样(且被 if self._show_cal 守卫)
                                        └──> 箭头/深度渲染

由此派生出评审指出的多个缺陷,它们不是彼此独立的问题:

现象 机制
标定依赖面板可见 app_window.py 中 push_raw 被 if self._show_cal: 守卫,而它是唯一检查录制截止时间的地方
标定录制中无法停止 push_raw 永不执行 → _finish_recording 永不调用 → _recording 恒为真 → 而 _recording 又让录制按钮禁用。两次点击都无法脱困
历史被窗口裁掉 MetricHistory._prune() 主动丢弃 t < t_end - window_sec 的样本
面板未刷新时丢数据 单槽 _latest 后写覆盖,UI 降帧即丢样本

2. 现在的结构

worker 线程 ──> self._latest(显示,可有损)
     │
     └──> _emit(packet) ──> 记录 sink(记录,不可丢)
                              │
        app_window._on_packet_recorded(运行在采集线程,不碰 Qt)
                              ├──> SessionStore    全程存储
                              └──> CalibrationRecorder.feed()  标定采样缓冲

UI 线程 _on_run_tick ──> 曲线显示(仍可降帧)
                    └──> CalibrationRecorder.tick()  到点后结算(Qt 回调留在 UI 线程)

分工原则:

  • feed() 在采集线程调用,只往线程安全的缓冲里追加,绝不触碰 Qt 控件。因此 隐藏标定面板、曲线重绘变慢、窗口后台化都不会中断记录。
  • tick() 在 UI 线程调用,负责判定截止时间、计算统计量并触发回调 —— Qt 信号与 控件更新必须留在 UI 线程。
  • sink 是普通 callable 列表,某个 sink 抛异常会被记录并只影响该 packet,不会杀掉采集。

关键文件

文件 职责
shared/.../acquisition/sinks.py RecordSinkMixin:sink 注册与扇出,两个 worker 共用
shared/.../force/session.py SessionStore:全程存储,内存有界,双单位 + 有效性 + 帧号
shared/.../force/calibration_recorder.py 标定采样状态机,与 Qt 无关

3. SessionStore 的三条保证

  1. 不是"把窗口调大":按定长 numpy 块追加,O(1) 写入;达到 max_samples 时释放最旧 的整块并累加 dropped。dropped 由界面显式提示(status.samples_dropped), 不允许静默丢数据。
  2. 同时保存 raw 与标定后数值:每个样本存 (fn,fx,fy)_raw 与 (fn,fx,fy)_N 两套。 切换显示单位时曲线从 store 重建,而不是把新单位的值追加到旧缓冲上。
  3. 无效样本标记而不是归零:读取失败时存 NaN 且 valid=False;iter_valid() 只产出 有效样本,因此标定统计不可能把一个失败读数当作 0 平均进去。

4. 针对评审第 8 节的修法

# 问题 修法
1 标定中无法点击停止 _refresh_enabled 改为 can_record = self._running,录制中按钮保持可用并显示「停止」
2 切换 raw/N 后历史混用单位 新增 ForcePlotsPanel.set_units(unit, store):清空缓冲并从 SessionStore 按目标单位重建;时间原点保留,X 轴不会跳回 0
3 异常被当成正常数据 read_forces_from_sensor 不再吞异常:返回 valid=False + invalid_reason + NaN;SdkPacket 新增 valid / invalid_reason / raw_available;无效样本不进曲线、不进标定
4 标定依赖面板可见 采样改由 worker sink 驱动;_show_cal 只影响可见性,不再作为采样入口
5 历史 FN 被截断 去掉写入前的 max(0.0, fn) 夹值与显示前的 np.maximum;负值原样保留,越界由坐标轴范围裁剪(只影响绘制,不影响数据)
6 导出覆盖并自动应用标定 导出只写用户标定目录(local_bundle_dir=None),不再改写 config/sensors/<type>/;应用前弹窗显示目标设备类型与配置,且只下发给匹配的 worker
7 深度显示误导 depth_map_to_bgr 支持 value_range 固定色标与 invalid_mask;色标在会话内锁定到首个有效深度帧并在面板头部显示数值范围;无深度时显示明确提示,不再回退成普通形变图
8 历史只保留窗口内样本 见 §3;SessionStore 与显示用的 MetricHistory 分离

另外修正了评审未列出的一处:RAW 通道不可用时,原代码把标定后的 N 值复制进 raw 字段 (fn_raw = fn)。现改为 raw_available=False 且 raw 保持 NaN,避免"原始值"实际上是 标定值。


5. 验证

$py = "D:\orisys_ws\orisys-app\.venv-build\Scripts\python.exe"
$env:PYTHONPATH = "D:\orisys_ws\orisys-app\shared\src;D:\orisys_ws\orisys-app\apps\studio\src"
cd D:\orisys_ws\orisys-app\apps\studio
& $py tools/ui_check.py     # 含 "record channel" 段落
  • shared/tests/test_record_channel.py:11 项,覆盖内存上界、双单位、无效隔离、 跨线程 feed、截止时间结算、取消语义。
  • shared/tests/test_experiment_recorder.py:12 项,覆盖目录结构、CSV 列序与空值规则、 帧号/时间基准一致、分段滚动与帧索引、仅数据模式、无损序列、队列溢出计数与报警、 编码失败上报并停止录制、元数据字段、崩溃后仍留有元数据、on_packet 不阻塞。
  • shared/tests/test_worker_cancellation.py:4 项,覆盖非阻塞 stop、线程所有权、 会话交接。
  • tools/ui_check.py:新增 record channel 与 experiment record 两段,断言记录通道 在完全没有 UI 定时器触发的情况下仍收满样本、隐藏标定面板仍能采样、录制按钮是可用 取消入口、深度缺失不回退、色标锁帧,以及通过界面录制的目录结构与事件序列。
  • apps/studio/tests/test_ui_smoke.py:上述不变量各有对应 pytest 用例,复用 ui_check._StuckWorker 与 ui_check._fake_packet,保持单一来源。

已知环境限制

本机未安装 pytest,且沙箱拒绝写入工作区之外的路径,conftest.py 的 tmp_path 因此 写 prefs 失败。上述 pytest 用例是用等价驱动脚本执行的(参数化用例除外);ui_check.py 覆盖同样的不变量且可完整运行。


6. 实验录制(第一阶段剩余部分)

shared/src/orisys_app_shared/record/experiment.py 的 ExperimentRecorder 落盘格式:

outputs/recordings/<UTC 时间戳>_session<NNNN>/
    session.json     元数据 + 事件 + 结束统计
    forces.csv       每帧一行
    frames.csv       帧索引映射(帧号 ↔ 视频分段)
    events.csv       带时间戳的操作事件
    raw_0001.mp4     处理前相机图像,按需分段
    frames/          可选无损 PNG 序列

forces.csv 列序固定为 session_id, frame_id, t_rel_s, FN_raw, FX_raw, FY_raw, FN_N, FX_N, FY_N, valid, calibration_id。

几条硬性约束:

  • 一次实验一个目录,session.json 在开始时先写一次,因此即使进程崩溃也留有可识别 的元数据;停止时再写一次并补上 ended_at、事件与统计。
  • 不静默丢数据:on_packet 只把标量(以及开启视频时的一帧拷贝)放进有界队列, 队列满则计数并报警,绝不阻塞采集;连续写失败达到 MAX_CONSECUTIVE_ERRORS 就停止录制 并把 failed 置位,而不是假装录完了。
  • 帧号与时间统一:forces.csv 与 frames.csv 共用 packet 的 frame_id,t_rel_s 同源于首帧;frames.csv 额外记录采集墙钟时间、落在哪个分段、以及是否进过视频, 这就是丢帧/分段场景下的重建依据。
  • 未标定或读取失败的单元格留空,不写 0:FN_N 等列在无标定时为空,valid=0 的行 所有数值列都为空。精度用 repr(float)(最短往返表示),界面小数位不影响落盘。
  • MP4 是有损封装:session.json 的 video.lossy_note 明确记录这一点,需要算法复现时 可开启 lossless_frames 输出 PNG 序列。
  • raw_frame 在入队时必须拷贝:packet 里的帧可能复用 SDK 的采集缓冲,直接持有引用 会让录制内容随后续帧改变。

已知环境限制

本机未安装 pytest,且沙箱拒绝写入工作区之外的路径,conftest.py 的 tmp_path 因此 写 prefs 失败。上述 pytest 用例是用等价驱动脚本执行的(参数化用例除外);ui_check.py 覆盖同样的不变量且可完整运行。录制相关的测试把临时目录放在 shared/tests/_scratch/(已加入 .gitignore)以避开该限制。


7. 第一、二阶段评审 P1/P2 的整改(数据语义、终态、标定身份、深度重算)

评审脚本 D:/orisys_ws/_review_phase12/reproduce.py 的十条复现条件已全部翻转,改后 输出见同目录 reproduce_after.log。以下按发现逐条说明改法。

7.1 记录语义(P1-1)

唯一转换入口 shared/.../record/sample.py::to_record_sample。规则:

  1. 计算链失败(valid=False 或 stale_forces=True)的帧,六个力值全部记为不可用。 SDK 的 info.FNORMAL 在计算失败时仍返回上一帧的数值,记录它等于伪造测量值。
  2. 只有该轴确实加载了标定曲线才写 N 值(calibrated_axes 按轴判断,而不是 force_calibrated 这个传感器级标志)。未标定的轴留空。
  3. mono_t 是排序基准,墙钟只进元数据。SdkPacket.mono_t/wall_t 默认 None 而不是 0.0:默认 0 会让所有帧的时间相同。
  4. 每行 calibration_id 取 packet 自带版本(采集线程在采集瞬间盖的哈希), 会话级版本只作回退;一份 CSV 中途换标定也说得清。

7.2 记录终态与队列损失(P1-5、P1-6)

  • 生命周期显式化为 starting/recording/stopping/stopped/failed;写线程拥有终态与最终 报告,文件打开、写入、flush、close 全在异常边界内。连续写失败会立刻停止接收 (rejected_after_failure 计数),is_recording 随之变假 —— 不会出现 failed=True 却 仍在录制。starting 也算“录制中”,否则开始录制后立刻点停止会失效。
  • stop(wait=True, timeout=…) 超时返回 completed=False 的报告,不写 ended_at、 不丢弃线程引用;未结束的 recorder 不允许再次 start()。
  • 队列按字节预算(max_queue_bytes,默认 512 MiB)而不是仅按条数:1920×1080 BGR 排 2048 条副本约 11.9 GiB。预算用尽时丢视频保数据行;连条目队列都满时把数据行放进 独立的 _row_backlog(默认 8192 行),因此视频溢出不再连带丢掉 CSV。
  • 真的丢掉的数据行会在 frames.csv 留下 dropped=1 的索引行,回放据此显示“该帧未录制”, 而不是拿上一帧冒充。统计区分 dropped_data、dropped_video、dropped_gaps (已标记的缺口)与 unrecorded_gaps(连标记都放不下的)。

7.3 标定身份与生效确认(P1-7)

  • 标定身份是内容哈希(calibration_digest,sha256),不是路径:同一路径可以重新导出 不同系数。Sensor 打开时自带 bundle 标定,因此采集线程在第一帧之前就把实际加载的 标定哈希报出来(on_calibration_applied(path, version, frame_id)),事件与每行版本都 来自这次确认,而不是“已下发”的意图。
  • 事件在发生时打时间戳(log_event(..., mono_t=…, frame_id=…)),不再在写线程出队时 重新计时。
  • 面板拆成三个独立动作:保存标定记录 / 导出系数 / 应用到设备。导出只写文件, 应用需要再次确认并等设备确认后才记 calibration_applied。

7.4 标定诊断与实验明细(P1-2、P1-8)

  • CalibrationRecorder.fit 用将要导出的那个模型(build_export_model + SDK 的 Calibration.convert)计算残差与验证误差。分段线性模型会精确穿过它自己的标定点, 所以训练残差恒为 0 —— 真正有意义的诊断是留出验证点的偏差。界面按“导出模型:分段线性 (N 点 / M 个折点,最大残差)…”显示。
  • 验证点不进入构建(CalPanel._rebuild_store 跳过 is_validation),重复参考载荷按 n 加权合并(merge_samples),不再“最后一个覆盖前面的”。
  • CalibrationPoint.samples 保存该点全部三轴采样(帧号、相对时间、三轴 raw、三轴 N、 valid),连同排除/验证状态、方向、备注与实际时长一起写入独立的标定会话文件 (calibration_session_*.json,force/calibration_session.py),并可用「打开标定记录」 重新载入检查。界面上的降采样 trace 只是预览,不是审计数据。

7.5 深度重算与游标同步(P1-3、P1-4)

  • 不再重开回放位置:DepthRecomputer 记录当前已读到的段内帧号,请求第 2 帧再请求第 3 帧只多读 1 帧(旧实现每次都从头读,2 和 3 会落到 5);往回退才重开视频。
  • 每帧都执行实时同一条链路:盒子 compute_deformation + compute_contact,手指再加上 FingerRuntime 的展开与有效区域(_BoxReplay / _FingerReplay)。
  • config_name 用完整解析后的配置路径(load_fixed_mode),不再缩减成父目录名或 stem —— 那可能加载同名但不同的配置,而哈希校验还在比对原路径。
  • 算法参考状态:SDK 的跟踪器/滤波是有状态的,离线复现需要历史。两条可用依据:
    1. 操作归零(zeroing 事件,带帧号)会清空跟踪器,因此从该帧重放是精确的;
    2. 录制开始前采集线程保留 PREROLL_FRAMES(30 帧,且不超过 192 MiB)的预处理帧, 录制开始时写入 preroll_0001.mp4,session.json 记 preroll_frames / preroll_segment,回放先把它们喂给 SDK 再进入首帧。 都不满足时(跨分段、无归零、无预卷)仍然重算,但结果带 state_approximate / state_across_segment 提示,不假装与当时一致。
  • 回放游标与深度结果按请求序号 + 帧号绑定:等待期间移动游标会作废旧请求,结果回来 只渲染属于当前帧的那一张;否则面板显示「当前游标位置尚未重算深度」,绝不复用旧图。

7. 同步回放与深度重算

决定:不保存深度。 回放时按录像与配置离线重算。

理由是体积:30 Hz、320×240 的 float32 深度每帧约 300 KB,一小时就是 ~16 GB; 即使降频到 1 Hz 也要百兆级。所以 session.json 里明确写:

"depth": {
  "stored": false,
  "replay": "recompute",
  "quantity": "relative deformation / algorithm response, not a calibrated length",
  "method": "re-run the SDK over raw_*.mp4 with this config_ref",
  "config_sha256": "...",
  "sdk_version": "..."
}

代价是重算要 SDK 能复现同样结果,因此 RecordingReader.replay_warnings() 会主动 比对当前配置文件哈希与录制时的哈希、以及 SDK 版本,回放窗口顶部把这些提示出来:

提示 含义
depth_recomputed 深度来自离线重算,不是当时保存的数据(始终提示)
config_changed 配置文件已变,重算结果可能与当时不同
sdk_changed SDK 版本已变,重算结果可能不同
config_missing 缺少配置哈希,无法校验一致性
rows_skipped 有无法解析的 CSV 行被跳过

回放界面

ui/playback_dialog.py,入口在「文件 → 打开录制回放…/回放最近一次录制」。

  • 一个游标驱动三处:移动位置同时更新视频帧、深度面板与三张曲线的游标线; 并且通过 cursor_moved 信号同步到主界面的曲线面板。
  • 单位可切换(raw/N),数据直接来自录制目录的 forces.csv。
  • 帧未被写入视频时(记录队列曾溢出)明确提示,而不是显示上一帧冒充当前帧。
  • 深度重算在守护线程上执行,UI 线程立即返回。实测 _on_recompute_depth 返回耗时 0.001 s,而 SDK 调用仍在后台跑。

两个必须知晓的边界:

  1. SDK 打开视频逐帧步进可能长时间阻塞,且无法取消。因此用守护线程:窗口能关、 进程能退,但那个线程会一直挂到进程结束。用线程池(非守护)会让整个进程无法退出, 这是实测踩到的。
  2. 重算失败一律显示原因(SDK 不可用/未记录配置/配置路径不存在/无视频分段/ 帧不在视频中),绝不用其它图像顶替。

8. 长历史浏览:按需读盘而不是整段载入

record/index.py 的 RecordingIndex 是回放的数据源索引:

  • 流式扫一遍 forces.csv,只把小东西留在内存:每行一个时间(float64)、一个 valid 标志、一个帧号,以及每 CHECKPOINT_ROWS(4096)行的字节偏移。500k 行约 6.5 MB(SessionStore 的默认上限正好对应 30 Hz 下约 4.6 小时)。
  • row_range(t0, t1) 用二分定位行区间,read_rows(start, stop) 先 seek 到最近的 检查点再向前扫描——读一个 10 秒区间就是 10 秒的解析量,不是整段。 区间会额外带上 t0 之前的那一行,绘制时才能画出跨过左边界的线段。
  • overview(buckets) 在同一次流式扫描里把每行折进所属桶,得到每桶每轴的 min/max/count。全程色带因此不会漏掉某桶里的尖峰(按行抽样会漏)。

ReadingReader 相应变化:

方法 作用
info() 行数超过 max_rows(默认 200k)时给出降采样视图,并置 decimated=True;duration_s 始终取自帧索引,不取自视图
window(t0, t1, max_points=…) 区间精确读取(可再降采样),尖峰按轴保留
overview(unit, buckets) 全程包络,按 (unit, buckets) 缓存
statistics(t0, t1, unit) 只算该区间的统计量

force/source.py 把两种来源统一成同一接口:StoreCurveSource(实时内存块)与 RecordingCurveSource(磁盘区间 + 缓存包络),都提供 extent() / window() / envelope() / statistics() / duration_s();ForcePlotsPanel 只认这个接口,因此同一套浏览逻辑既能看内存会话也能看磁盘录制。

回放窗口在曲线被降采样时会明确写出「显示 N / 共 M 行」,而不是让操作员自己数点。

未做的验收项:真实分辨率与目标 ARM 板上的最大 RSS、积压与丢失测试(需要硬件), 以及选中时间段的 CSV 导出。


9. 尚未完成(第三阶段及以后)

  • PyOpenGL 三维显示(mesh3d_panel.py 目前仍是占位符,不是已有实现)。
  • CSV 的「导出选中时间段」(整段导出已随录制落盘;区间导出待做)。
  • 标定的稳定后采样(当前按固定时长采样,稳定性以 σ 呈现)。
  • 在目标 ARM 板上用真实分辨率测长时录制的最大 RSS、队列积压与丢失。