Watcher機能モジュール開発ガイド
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Watcher機能モジュール開発ガイド
まずはWatcherソフトウェアフレームワークを読んで、機能モジュールがどのように動作するかを理解することをお勧めします。
このドキュメントでは、新しい機能モジュールを開発するためのステップバイステップガイドを示します。例としてUART Alarmモジュールを取り上げます。
1. インストールと初回ビルド
Watcher開発環境の構築の手順をスキップした場合は、まずその手順を実行してください。
# 現在のディレクトリは PROJ_ROOT_DIR/examples/factory_firmware/ です
cd main/task_flow_module
2. 適切なテンプレートを選択
Watcherソフトウェアフレームワークでは、既存の機能モジュール（以下、FMと略します）とその用途について紹介しました。新しいFMを開発する際には、既存のFMの中から最も近いものを参考にするのが良いでしょう。このチュートリアルではアラームFMを開発するので、最もシンプルなアラームFMであるlocal alarmerを選択します。
cp tf_module_local_alarm.h tf_module_uart_alarm.h
cp tf_module_local_alarm.c tf_module_uart_alarm.c
ファイル名は何でも構いませんが、ビルドシステムによって.hおよび.cファイルがスキャンされ、コンパイルコードツリーに取り込まれます。ただし、意味のあるファイル名を付けることをお勧めします。
3. 登録の実装
TFE（タスクフローエンジン）は、新しいFMを登録するためのAPI関数を提供します。
esp_err_t tf_module_register(const char *p_name,
const char *p_desc,
const char *p_version,
tf_module_mgmt_t *mgmt_handle);
最初の3つのパラメータは、FMの名前、説明、バージョンです。これらは現在内部的に使用されており、例えば登録テーブルからFMを一致させたり、ログを出力したりしますが、将来的にはFMがローカルサービスと通信する際に使用される予定です。
// tf_module_uart_alarm.h内
#define TF_MODULE_UART_ALARM_NAME "uart alarm"
#define TF_MODULE_UART_ALARM_VERSION "1.0.0"
#define TF_MODULE_UART_ALARM_DESC "uart alarm function module"
// tf_module_uart_alarm.c内
esp_err_t tf_module_uart_alarm_register(void)
{
return tf_module_register(TF_MODULE_UART_ALARM_NAME,
TF_MODULE_UART_ALARM_DESC,
TF_MODULE_UART_ALARM_VERSION,
&__g_module_management);
}
4番目のパラメータは、このFMのライフサイクルを管理するために必要なAPI関数を含む構造体です。
// tf_module.h内
typedef struct tf_module_mgmt {
tf_module_t *(*tf_module_instance)(void);
void (*tf_module_destroy)(tf_module_t *p_module);
}tf_module_mgmt_t;
tf_module_instanceは、TFEがタスクフロー内で指定されたすべてのFMを初期化する際に呼び出される関数です。基本的には、エンジンがタスクフロー作成リクエストを受信し、フローを開始していることを意味します。tf_module_destroyは、TFEがフローを停止する際に呼び出される関数です。
3.1 インスタンス
tf_module_t *tf_module_uart_alarm_instance(void)
{
tf_module_uart_alarm_t *p_module_ins = (tf_module_uart_alarm_t *) tf_malloc(sizeof(tf_module_uart_alarm_t));
if (p_module_ins == NULL)
{
return NULL;
}
p_module_ins->module_base.p_module = p_module_ins;
p_module_ins->module_base.ops = &__g_module_ops;
if (atomic_fetch_add(&g_ins_cnt, 1) == 0) {
// 初回インスタンス化時にハードウェアを初期化する必要があります
esp_err_t ret;
uart_config_t uart_config = {
.baud_rate = 115200,
.data_bits = UART_DATA_8_BITS,
.parity = UART_PARITY_DISABLE,
.stop_bits = UART_STOP_BITS_1,
.flow_ctrl = UART_HW_FLOWCTRL_DISABLE,
};
const int buffer_size = 2 * 1024;
ESP_GOTO_ON_ERROR(uart_param_config(UART_NUM_2, &uart_config), err, TAG, "uart_param_config failed");
ESP_GOTO_ON_ERROR(uart_set_pin(UART_NUM_2, GPIO_NUM_19, GPIO_NUM_20, -1, -1), err, TAG, "uart_set_pin failed");
ESP_GOTO_ON_ERROR(uart_driver_install(UART_NUM_2, buffer_size, buffer_size, 0, NULL, ESP_INTR_FLAG_SHARED), err, TAG, "uart_driver_install failed");
}
return &p_module_ins->module_base;
err:
free(p_module_ins);
return NULL;
}
上記はinstance関数の実装例です。この関数では、FMのパラメータを保持するために定義された構造体tf_module_uart_alarm_tのメモリを割り当てます。これはC++クラスのメンバーのようなものです。構造体tf_module_uart_alarm_tの最初のフィールドは重要で、tf_module_t module_baseです。C++プログラミングの観点から見ると、tf_module_tはすべてのFMの親クラスに相当します。このinstance関数は、TFEにtf_module_t構造体へのポインタを提供します。
// tf_module_uart_alarm.h内
typedef struct {
tf_module_t module_base;
int input_evt_id; // これもモジュールインスタンスIDとして使用可能
int output_format; // デフォルトは0、上記コメント参照
bool include_big_image; // デフォルト: false
bool include_small_image; // デフォルト: false
bool include_boxes; // デフォルト: false、近日対応予定
} tf_module_uart_alarm_t;
// tf_module_uart_alarm.c内
tf_module_t *tf_module_uart_alarm_instance(void)
{
...
return &p_module_ins->module_base;
...
}
tf_module_tの2つのメンバーを割り当てる必要があります。
// tf_module_uart_alarm.c内
tf_module_t *tf_module_uart_alarm_instance(void)
{
...
p_module_ins->module_base.p_module = p_module_ins;
p_module_ins->module_base.ops = &__g_module_ops;
p_module - FMインスタンス自体を参照するポインタ。このポインタは、destroy関数がインスタンスのハンドラを取得し、そのメモリを解放するために使用されます。
ops - TFEがFMを操作するためのAPI関数を含む構造体。これについては後述します。
インスタンス関数の残りの部分は、ハードウェアの初期化と、FM（機能モジュール）のロジックに関連する処理を行います。
特筆すべき点として、FMは複数回インスタンス化される可能性があります。そのため、instance関数の再呼び出しを処理する必要があります。もしFMが複数インスタンスをサポートしていない場合、instance関数の2回目以降の呼び出しではNULLポインタを返す必要があります。
このuart alarmerの例では、参照カウンタを使用して再呼び出しのロジックを処理します。
if (atomic_fetch_add(&g_ins_cnt, 1) == 0) {
// 初回のインスタンス化時にハードウェアを初期化する必要があります
esp_err_t ret;
uart_config_t uart_config = {
.baud_rate = 115200,
.data_bits = UART_DATA_8_BITS,
.parity = UART_PARITY_DISABLE,
.stop_bits = UART_STOP_BITS_1,
.flow_ctrl = UART_HW_FLOWCTRL_DISABLE,
};
const int buffer_size = 2 * 1024;
ESP_GOTO_ON_ERROR(uart_param_config(UART_NUM_2, &uart_config), err, TAG, "uart_param_config failed");
ESP_GOTO_ON_ERROR(uart_set_pin(UART_NUM_2, GPIO_NUM_19, GPIO_NUM_20, -1, -1), err, TAG, "uart_set_pin failed");
ESP_GOTO_ON_ERROR(uart_driver_install(UART_NUM_2, buffer_size, buffer_size, 0, NULL, ESP_INTR_FLAG_SHARED), err, TAG, "uart_driver_install failed");
}
3.2 破棄（Destroy）
void tf_module_uart_alarm_destroy(tf_module_t *p_module_base)
{
if (p_module_base) {
if (atomic_fetch_sub(&g_ins_cnt, 1) <= 1) {
// 最後の破棄呼び出し時にUARTを非初期化する
uart_driver_delete(UART_NUM_2);
ESP_LOGI(TAG, "uart driver is deleted.");
}
if (p_module_base->p_module) {
free(p_module_base->p_module);
}
}
}
destroy関数は常にシンプルです 😂 メモリを解放し、必要に応じてハードウェアを非初期化するだけです。
4. 操作の実装
親クラスのopsメンバーは以下のように定義されています。
struct tf_module_ops
{
int (*start)(void *p_module);
int (*stop)(void *p_module);
int (*cfg)(void *p_module, cJSON *p_json);
int (*msgs_sub_set)(void *p_module, int evt_id);
int (*msgs_pub_set)(void *p_module, int output_index, int *p_evt_id, int num);
};
TFEがFMを初期化する際、以下の順序でこれらの関数を呼び出します：cfg -> msgs_sub_set -> msgs_pub_set -> start -> stop。
cfg- タスクフローJSONからパラメータを取得し、それらを使用してFMを設定します。msgs_sub_set- 上流FMとの接続を作成します。これは、上流FMのイベントIDにイベントハンドラを登録することで行います。入力パラメータevt_idは、タスクフローJSONから抽出されたものをTFEが準備します。最初のパラメータp_moduleはFMインスタンス自体へのポインタです。msgs_pub_set- 下流FMへの接続を保存します。このFMに出力がない場合、この関数は空のままにできます。最初のパラメータp_moduleはFMインスタンス自体へのポインタです。2番目のパラメータoutput_indexはポート番号を示します。例えば、このFMが2つの出力を持つ場合、msgs_pub_setは2回呼び出され、それぞれoutput_indexが0と1になります。3番目のパラメータp_evt_idは、このポート上の下流FMのすべてのイベントIDを保持する配列へのポインタです。この配列のサイズは最後のパラメータnumで指定されます。startとstop- 文字通りの意味です。どちらもp_moduleをパラメータとして受け取り、これはFMインスタンス自体へのポインタです。
4.1 cfg
static int __cfg(void *p_module, cJSON *p_json)
{
tf_module_uart_alarm_t *p_module_ins = (tf_module_uart_alarm_t *)p_module;
cJSON *output_format = cJSON_GetObjectItem(p_json, "output_format");
if (output_format == NULL || !cJSON_IsNumber(output_format))
{
ESP_LOGE(TAG, "params output_format missing, default 0 (binary output)");
p_module_ins->output_format = 0;
} else {
ESP_LOGI(TAG, "params output_format=%d", output_format->valueint);
p_module_ins->output_format = output_format->valueint;
}
cJSON *include_big_image = cJSON_GetObjectItem(p_json, "include_big_image");
if (include_big_image == NULL || !cJSON_IsBool(include_big_image))
{
ESP_LOGE(TAG, "params include_big_image missing, default false");
p_module_ins->include_big_image = false;
} else {
ESP_LOGI(TAG, "params include_big_image=%s", cJSON_IsTrue(include_big_image)?"true":"false");
p_module_ins->include_big_image = cJSON_IsTrue(include_big_image);
}
cJSON *include_small_image = cJSON_GetObjectItem(p_json, "include_small_image");
if (include_small_image == NULL || !cJSON_IsBool(include_small_image))
{
ESP_LOGE(TAG, "params include_small_image missing, default false");
p_module_ins->include_small_image = false;
} else {
ESP_LOGI(TAG, "params include_small_image=%s", cJSON_IsTrue(include_small_image)?"true":"false");
p_module_ins->include_small_image = cJSON_IsTrue(include_small_image);
}
cJSON *include_boxes = cJSON_GetObjectItem(p_json, "include_boxes");
if (include_boxes == NULL || !cJSON_IsBool(include_boxes))
{
ESP_LOGE(TAG, "params include_boxes missing, default false");
p_module_ins->include_boxes = false;
} else {
ESP_LOGI(TAG, "params include_boxes=%s", cJSON_IsTrue(include_boxes)?"true":"false");
p_module_ins->include_boxes = cJSON_IsTrue(include_boxes);
}
return 0;
}
ご覧の通り、cfg関数はタスクフローのFMオブジェクトのparamsフィールドから渡されるcJSONオブジェクトからフィールド値を抽出するだけです。例えば、以下はuart alarmer FMを含む簡単なタスクフローです。
{
"tlid": 3,
"ctd": 3,
"tn": "Local Human Detection",
"type": 0,
"task_flow": [
{
"id": 1,
"type": "ai camera",
"index": 0,
"version": "1.0.0",
"params": {
"model_type": 1,
"modes": 0,
"model": {
"arguments": {
"iou": 45,
"conf": 50
}
},
"conditions": [
{
"class": "person",
"mode": 1,
"type": 2,
"num": 0
}
],
"conditions_combo": 0,
"silent_period": {
"silence_duration": 5
},
"output_type": 0,
"shutter": 0
},
"wires": [
[2]
]
},
{
"id": 2,
"type": "alarm trigger",
"index": 1,
"version": "1.0.0",
"params": {
"text": "human detected",
"audio": ""
},
"wires": [
[3]
]
},
{
"id": 3,
"type": "uart alarm",
"index": 2,
"version": "1.0.0",
"params": {
"output_format": 1,
"include_big_image": false,
"include_small_image": false
},
"wires": []
}
]
}
上記のタスクフローにおいて、uart alarmer の params は以下の通りです：
{
"output_format": 1,
"include_big_image": false,
"include_small_image": false
}
cJSON を解析し、必要な値を抽出してモジュールインスタンスに通常保存します。
4.2 msgs_sub_set
static int __msgs_sub_set(void *p_module, int evt_id)
{
tf_module_uart_alarm_t *p_module_ins = (tf_module_uart_alarm_t *)p_module;
p_module_ins->input_evt_id = evt_id;
return tf_event_handler_register(evt_id, __event_handler, p_module_ins);
}
上流の FM のイベント ID を記録して将来使用できるようにし、イベントハンドラーをそのイベントに登録します。
4.3 イベントハンドラー
Watcher Software Framework では、データフローがイベントループによって駆動されることを学びました。基本的に、FM はイベントハンドラーからデータを受け取り、そのデータを消費し、計算を行い、結果を得ます。そして、最終的にその結果をイベントループに投稿する必要があります。ターゲットは、この FM のデータに関心を持つ下流の FM です。
この uart alarmer の例では、TF_DATA_TYPE_DUALIMAGE_WITH_INFERENCE_AUDIO_TEXT 型の出力データを持つアラームトリガー FM からデータを消費します。UART データ準備が簡単であるため、すべてのデータ生成をイベントループハンドラー内で行います。ただし、これは推奨されません。データ処理が時間を要する場合や IO を多く消費する場合は、バックグラウンド処理を行うワーカータスク（スレッド）を作成する必要があります。
入力パラメータ output_format に応じて、バイナリ出力バッファまたは JSON 文字列を準備します。最終的にこれらのデータを UART に書き込みます。この FM の出力はハードウェアのみであり、他の FM ではないため、msgs_pub_set はダミーです。最後に、イベントループから来たデータを解放する必要があります。その理由は次のセクションで説明します。
4.4 msgs_pub_set
この例では、msgs_pub_set はダミーです。なぜなら、この FM には下流の消費者がいないからです。ai camera FM を例にとってみましょう。
// in tf_module_ai_camera.c
static int __msgs_pub_set(void *p_module, int output_index, int *p_evt_id, int num)
{
tf_module_ai_camera_t *p_module_ins = (tf_module_ai_camera_t *)p_module;
__data_lock(p_module_ins);
if (output_index == 0 && num > 0)
{
p_module_ins->p_output_evt_id = (int *)tf_malloc(sizeof(int) * num);
if (p_module_ins->p_output_evt_id )
{
memcpy(p_module_ins->p_output_evt_id, p_evt_id, sizeof(int) * num);
p_module_ins->output_evt_num = num;
} else {
ESP_LOGE(TAG, "Failed to malloc p_output_evt_id");
p_module_ins->output_evt_num = 0;
}
}
else
{
ESP_LOGW(TAG, "Only support output port 0, ignore %d", output_index);
}
__data_unlock(p_module_ins);
return 0;
}
これは複雑ではなく、イベント ID を FM インスタンスの構造に保存するだけです。この場合、tf_module_ai_camera_t の型構造にメンバーフィールドを追加する必要があります。
これらのイベント ID をいつ使用するのでしょうか？データが生成され、時間ゲートを通過する瞬間です。ai camera の例では、データはローカル AI 推論を実行する Himax SoC の SPI 出力から発生し、いくつかの条件ゲートを通過します。すべての条件が満たされると、データはイベントループに投稿される必要がある時点に到達します。
// in tf_module_ai_camera.c
...
for (int i = 0; i < p_module_ins->output_evt_num; i++)
{
tf_data_image_copy(&p_module_ins->output_data.img_small, &info.img);
tf_data_inference_copy(&p_module_ins->output_data.inference, &info.inference);
ret = tf_event_post(p_module_ins->p_output_evt_id[i], &p_module_ins->output_data, sizeof(p_module_ins->output_data), pdMS_TO_TICKS(100));
if( ret != ESP_OK) {
ESP_LOGE(TAG, "Failed to post event %d", p_module_ins->p_output_evt_id[i]);
tf_data_free(&p_module_ins->output_data);
} else {
ESP_LOGI(TAG, "Output -> %d", p_module_ins->p_output_evt_id[i]);
}
}
...
出力のすべてのサブスクライバーに投稿する必要があります。ご覧の通り、各サブスクライバーのデータをコピーしています。
メモリ割り当てと解放のルール
- データ生成 FM は各サブスクライバーのためにメモリを割り当てます。
- データ消費 FM はデータを使い終わった後にメモリを解放します。
4.5 開始と停止
これらは FM のランタイム制御であり、将来的にフローパウズ/再開をサポートするためのものです。現在のところ、FM をインスタンス化した後に実行することができますが、FM のライフサイクル管理と FM のランタイム制御にロジックを分割することを推奨します。
5. テスト
現在、uart alarmer FM を作成しました。プルリクエストを送る前に、ローカルでどのようにテストできるでしょうか。
ローカルでタスクフローを実行するためのコンソールコマンドを実装します。
SenseCAP> help taskflow
taskflow [-iej] [-f <string>]
タスクフローを JSON 文字列または SD ファイルからインポートします。例: taskflow -i -f "test.json"
タスクフローを標準出力または SD ファイルにエクスポートします。例: taskflow -e -f "test.json"
-i, --import タスクフローをインポート
-e, --export タスクフローをエクスポート
-f, --file=<string> ファイルパス。SD を使用してタスクフロー JSON 文字列をインポートまたはエクスポートします。例: test.json
-j, --json 標準入力からタスクフロー JSON 文字列をインポート
ウォッチャー開発環境の構築 - 5. ログ出力の監視 を参照してコンソールを取得してください。スペースや空白文字を削除したタスクフローを準備し、以下のようにタスクフローを実行します。
taskflow -i -j<enter>
Please input taskflow json:
#<ここにタスクフロー JSON を貼り付けます。例として以下を使用>
{"tlid":3,"ctd":3,"tn":"Local Human Detection","type":0,"task_flow":[{"id":1,"type":"ai camera","index":0,"version":"1.0.0","params":{"model_type":1,"modes":0,"model":{"arguments":{"iou":45,"conf":50}},"conditions":[{"class":"person","mode":1,"type":2,"num":0}],"conditions_combo":0,"silent_period":{"silence_duration":5},"output_type":0,"shutter":0},"wires":[[2]]},{"id":2,"type":"alarm trigger","index":1,"version":"1.0.0","params":{"text":"human detected","audio":""},"wires":[[3]]},{"id":3,"type":"uart alarm","index":2,"version":"1.0.0","params":{"output_format":1},"wires":[]}]}
タスクフローをどのように作成するか？ウォッチャーソフトウェアフレームワーク では、各 FM とそのパラメータを紹介しています。タスクフローの作成は、Node-RED のように FM ブロック間にワイヤーを引くようなものです。
タスクフローを作成するための GUI が用意される前に、エクスポートコマンドを使用して例を収集できます。モバイルアプリを使用してローカルアラーム機能（RGB ライト）が有効なフローを実行し、そのフローが実行中に以下のコマンドでタスクフローをエクスポートします。
taskflow -e
このコマンドは、実行中のタスクフローをコンソールにエクスポートします。タスクフローが非常に長い場合、他のログによって出力が中断される可能性があります。この場合、TF カードが必要です。TF カードを FAT/exFAT ファイルシステムにフォーマットし、ウォッチャーに挿入します。次に、実行中のタスクフローを TF カードにエクスポートします。
taskflow -e -f tf1.json
# ルートディレクトリ内のファイル名のみサポート
# パスに先頭ディレクトリを指定しないでください。このコマンドはディレクトリを作成できません
これで例が手に入りました。アラーマー FM の 1 つ（通常は最後の FM）を変更し、それを uart alarmer FM に置き換えます。FM の JSON オブジェクトにいくつかのパラメータを追加し、JSON エディタを使用して空白を削除し、上記の taskflow -i -j コマンドでインポートします。
これで完了です。探索をお楽しみください。
付録 - その他のタスクフロー例
以下に、開始するためのいくつかのタスクフロー例を提供します。
{"tlid":3,"ctd":3,"tn":"Local Human Detection","type":0,"task_flow":[{"id":1,"type":"ai camera","index":0,"version":"1.0.0","params":{"model_type":1,"modes":0,"model":{"arguments":{"iou":45,"conf":50}},"conditions":[{"class":"person","mode":1,"type":2,"num":0}],"conditions_combo":0,"silent_period":{"silence_duration":5},"output_type":0,"shutter":0},"wires":[[2]]},{"id":2,"type":"alarm trigger","index":1,"version":"1.0.0","params":{"text":"human detected","audio":""},"wires":[[3,4]]},{"id":3,"type":"local alarm","index":2,"version":"1.0.0","params":{"sound":1,"rgb":1,"img":0,"text":0,"duration":1},"wires":[]},{"id":4,"type":"sensecraft alarm","index":3,"version":"1.0.0","params":{"silence_duration":30},"wires":[]}]}
{"tlid":1,"ctd":1,"tn":"Local Gesture Detection","type":0,"task_flow":[{"id":1,"type":"ai camera","index":0,"version":"1.0.0","params":{"model_type":3,"modes":0,"model":{"arguments":{"iou":45,"conf":65}},"conditions":[{"class":"paper","mode":1,"type":2,"num":0}],"conditions_combo":0,"silent_period":{"silence_duration":5},"output_type":0,"shutter":0},"wires":[[2]]},{"id":2,"type":"alarm trigger","index":1,"version":"1.0.0","params":{"text":"scissors detected","audio":""},"wires":[[3,4]]},{"id":3,"type":"local alarm","index":2,"version":"1.0.0","params":{"sound":1,"rgb":1,"img":0,"text":0,"duration":1},"wires":[]},{"id":4,"type":"sensecraft alarm","index":3,"version":"1.0.0","params":{"silence_duration":30},"wires":[]}]}
{"tlid":1719396404172,"ctd":1719396419707,"tn":"Man with glasses spotted, notify immediately","task_flow":[{"id":753589649,"type":"ai camera","type_id":0,"index":0,"vision":"0.0.1","params":{"model_type":0,"model":{"model_id":"60086","version":"1.0.0","arguments":{"size":1644.08,"url":"https://sensecraft-statics.oss-accelerate.aliyuncs.com/refer/model/1705306215159_jVQf4u_swift_yolo_nano_person_192_int8_vela(2).tflite","icon":"https://sensecraft-statics.oss-accelerate.aliyuncs.com/refer/pic/1705306138275_iykYXV_detection_person.png","task":"detect","createdAt":1705306231,"updatedAt":null},"model_name":"Person Detection--Swift YOLO","model_format":"tfLite","ai_framework":"6","author":"SenseCraft AI","description":"The model is a Swift-YOLO model trained on the person detection dataset. It can detect human body existence.","task":1,"algorithm":"Object Dectect(TensorRT,SMALL,COCO)","classes":["person"]},"modes":0,"conditions":[{"class":"person","mode":1,"type":2,"num":0}],"conditions_combo":0,"silent_period":{"time_period":{"repeat":[1,1,1,1,1,1,1],"time_start":"00:00:00","time_end":"23:59:59"},"silence_duration":60},"output_type":1,"shutter":0},"wires":[[193818631]]},{"id":193818631,"type":"image analyzer","type_id":3,"index":1,"version":"0.0.1","params":{"url":"","header":"","body":{"prompt":"Is there a man with glasses?","type":1,"audio_txt":"Man with glasses"}},"wires":[[420037647,452707375]]},{"id":452707375,"type_id":99,"type":"sensecraft alarm","index":2,"version":"0.0.1","params":{"silence_duration":10,"text":"Man with glasses"},"wires":[]},{"id":420037647,"type_id":5,"type":"local alarm","index":3,"version":"0.0.1","params":{"sound":1,"rgb":1,"img":1,"text":1,"duration":10},"wires":[]}],"type":0}
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