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증상: 로그캣 분석 — 활발히 걷는 중 (accMag > 1.2g) 일수록 화면에 안 보임.
11:24:03 NON_LYING → WALKING 성공
11:24:04 accMag=1.80 → UNKNOWN, walking 도 grace 들어감
11:24:05 grace 2초 초과 → walking 종료
→ 활발 보행 = 가장 위험한 순간에 알람 사라짐 (정반대)
원인 두 가지:
1) Classifier 가 acc gate fail 시 pitch=0 반환
→ WalkingDetector 가 pitch=0 받아서 pitchOk=false → grace 진입
2) Composite 로직: r.posture==UNKNOWN 이면 WALKING 무시하고 UNKNOWN 표시
수정:
1) ImuPostureClassifier: pitch 계산을 acc gate 이전으로 옮김
→ UNKNOWN Result 에도 실제 pitch 값 포함
→ WalkingDetector 가 정확한 pitch 로 grace 판단 가능
2) PiezoMonitoringView composite 순서 변경:
when {
isWalkingNow -> WALKING // 우선 (자체 게이트 신뢰)
r.posture==UNKNOWN -> UNKNOWN
else -> r.posture
}
walking detector 가 walking 이라고 하면 acc gate 실패해도 표시.
walking 자체에 시간/wmean/wstd 게이트 있어 false-positive 거의 없음.
테스트 시나리오:
정지 lying → 흔들면서 걷기 (pitch>45°) → walking 검출 → 격하게 흔들기
(accMag>1.2g) 도 → "Walking" 계속 표시 + 빨간 팝업 유지.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
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3.4 KiB
Kotlin
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/*
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* Posture classifier — flowchart `Posture classification` 기반 (2026-06-22).
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* 단순화: 3 state (SUPINE/SITTING/STANDING) → **2 state (LYING / NON_LYING)**.
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* - 낙상 예방 목적상 sitting/standing 구분 불필요. "누웠나, 일어났나" 만 중요.
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*
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* 단계:
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* 1. Acc magnitude 게이트: 0.8 ≤ |a| ≤ 1.2 → motion/bad sample 거부
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* 2. Gyro magnitude 게이트: |g| ≤ 9.16 dps → 회전 중 sample 거부
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* 3. Pitch 계산: atan(ax / sqrt(ay² + az²)) × 180/π
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* 4. 분류 (|pitch| 기준, threshold = GreenZoneConstants.pitchLyingThreshold):
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* > threshold → LYING (누움)
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* ≤ threshold → NON_LYING (앉음/섬)
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* threshold default = 25°, dev 모드 설정에서 변경 가능.
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*/
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package com.example.medilightv2android.managers
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import com.example.medilightv2android.ble.ImuSample
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import kotlin.math.abs
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import kotlin.math.atan
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import kotlin.math.sqrt
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enum class Posture { UNKNOWN, LYING, NON_LYING, WALKING }
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object ImuPostureClassifier {
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// 게이트 임계값
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private const val ACC_MAG_MIN = 0.8f
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private const val ACC_MAG_MAX = 1.2f
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// Gyro gate 비활성화 — 일부 디바이스의 gyro calibration bias (-25 dps 등) 가
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// flowchart 임계(9.16) 보다 커서 정지 상태에서도 fail → 분류 영구 불가.
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// accel magnitude gate (0.8-1.2g) 가 이미 큰 모션 거름. gyro 게이트 제거.
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// 단 dev 모드 디버그 위해 magnitude 는 계속 계산해 로그/Result 에 노출.
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/** 자세 + 진단 정보 (UI/log용). */
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data class Result(
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val posture: Posture,
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val pitchDeg: Float,
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val accMag: Float,
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val gyroMagDps: Float,
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val reason: String,
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)
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fun classify(samples: List<ImuSample>): Result {
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if (samples.isEmpty()) {
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return Result(Posture.UNKNOWN, 0f, 0f, 0f, "no samples")
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}
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var sumAx = 0f; var sumAy = 0f; var sumAz = 0f
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var sumGx = 0f; var sumGy = 0f; var sumGz = 0f
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for (s in samples) {
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sumAx += s.ax; sumAy += s.ay; sumAz += s.az
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sumGx += s.gx; sumGy += s.gy; sumGz += s.gz
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}
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val n = samples.size
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val ax = sumAx / n; val ay = sumAy / n; val az = sumAz / n
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val gx = sumGx / n; val gy = sumGy / n; val gz = sumGz / n
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val accMag = sqrt(ax * ax + ay * ay + az * az)
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val gyroMag = sqrt(gx * gx + gy * gy + gz * gz)
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// Pitch 는 acc gate 통과 여부와 무관하게 항상 계산 (walking detector 가 사용).
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val pitchPre = (atan(ax / sqrt(ay * ay + az * az)) * 180.0 / Math.PI).toFloat()
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if (accMag < ACC_MAG_MIN || accMag > ACC_MAG_MAX) {
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return Result(Posture.UNKNOWN, pitchPre, accMag, gyroMag,
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"acc mag out of range (%.2f)".format(accMag))
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}
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// Gyro gate 제거 — bias 큰 디바이스에서 영구 fail 문제 (위 주석 참조)
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val absPitch = abs(pitchPre)
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val thr = GreenZoneConstants.pitchLyingThreshold
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// Pitch 의미: AX 가 중력과 일치할수록 큰 값 (≈90°), AZ 가 중력과 일치하면 작은 값 (≈0°).
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// 사용자 직관: 센서 평평하게 둠 (AZ up) = LYING, 세움 (AX up) = NON_LYING (upright).
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// → 작은 pitch → LYING, 큰 pitch → NON_LYING
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val posture = if (absPitch <= thr) Posture.LYING else Posture.NON_LYING
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return Result(posture, pitchPre, accMag, gyroMag, "ok")
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}
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}
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