高通SDM845平台Sensor学习——2.Hal层

二:Sensor Hal层代码分析

Hal code放在/vendor/qcom/proprietary/sensors-see/中

高通SDM845平台Sensor学习——2.Hal层_第1张图片

sensors-hal文件夹中包含framework和sensors文件夹,为本文重点分析对象。

首先分析sensors文件夹:
根据C++继承的特性,相同的操作各个class共同拥有,不同的操作每个class可以重写,该文件夹内文件为每个sensor不同的地方,porting sensor主要是在这部分做的。sensors文件夹中包含很多sensor cpp文件比如:accelerometer.cpp为accel sensor的hal层code,step_count.cpp为计步器的hal层的code等等,主要是针对不同sensor type的操作。下面以accelerometer.cpp为例:

//accelerometer.cpp
SENSOR_MODULE_INIT(accelerometer_module_init);

//sensor.h
#define SENSOR_MODULE_INIT(module_init_func) \
    static const bool __mod_init = (module_init_func)();

每个cpp都有SENSOR_MODULE_INIT入口,__mod_init具体实现在code没有找到,不过应该类似kernel中module_init,在系统加载.so时调用。故可知,所有特定sensor的cpp在加载.so时会被调SENSOR_MODULE_INIT进行加载。

//accelerometer.cpp
static bool accelerometer_module_init()
{
    /* register supported sensor types with factory */
    sensor_factory::register_sensor(SENSOR_TYPE_ACCELEROMETER,
                                    get_available_accel_calibrated);
    sensor_factory::register_sensor(SENSOR_TYPE_ACCELEROMETER_UNCALIBRATED,
                                    get_available_accel_uncalibrated);
    sensor_factory::request_datatype(SSC_DATATYPE_ACCEL);
    return true;
}

//sensor_factory.h
static void register_sensor(int type, get_available_sensors_func func)
    {
        try {
            callbacks().emplace(type, func);
        } catch (const std::exception& e) {
            sns_loge("failed to register type %d", type);
        }
    }
static std::unordered_map<int, get_available_sensors_func>& callbacks()
    {
        static std::unordered_map<int, get_available_sensors_func> _callbacks;
        return _callbacks;
    }

//sensor_factory.h
static void request_datatype(const char *datatype)
    {
        try {
            datatypes().insert(std::string(datatype));
        } catch (const std::exception& e) {
            sns_loge("failed to insert %s", datatype);
        }
    }

所以在,在.so被调用后,accelerometer_module_init会被执行!通过register_sensor将type和func放入callbacks的unordered_map中。并将datatype插入到datatypes的unordered_set中,以便后面使用。

下面以get_available_accel_calibrated为例继续研究:

//accelerometer.cpp
static vector> get_available_accel_calibrated()
{
    const vector& accel_suids =
         sensor_factory::instance().get_suids(SSC_DATATYPE_ACCEL);  //  No.1
    vector> sensors;
    for (const auto& suid : accel_suids) {
        if (!(sensor_factory::instance().get_settings()              // No.2
                                    & DISABLE_WAKEUP_SENSORS_FLAG)) {
            try {
                sensors.push_back(make_unique(suid, SENSOR_WAKEUP,  //No.3
                                                         SENSOR_CALIBRATED));
            } catch (const exception& e) {
                sns_loge("failed for wakeup, %s", e.what());
            }
        }
        try {
            sensors.push_back(make_unique(suid, SENSOR_NO_WAKEUP,
                                                     SENSOR_CALIBRATED));
        } catch (const exception& e) {
            sns_loge("failed for nowakeup, %s", e.what());
        }
    }
    return sensors;
}

No.1中:accel_suids可以通过sensor_factory实例中get_suids函数来获取:

const std::vector& sensor_factory::get_suids(const std::string& datatype) const
{
    auto it = _suid_map.find(datatype);
    if (it != _suid_map.end()) {
        return it->second;
    } else {
        static vector empty;
        return empty;
    }
}

从_suids_map中查找datatype来获取accel的suid。那什么时候将accel的suid插入到_suids_map中内,在framework文件夹中,后续会介绍。

No.2中:通过getsetting来查看是否有DISABLE_WAKEUP_SENSORS_FLAG flag,若有则为no wakeup,若无则为wake up sensor。

No.3中:为调用accelerometer的构造函数。

accelerometer::accelerometer(sensor_uid suid,
                                sensor_wakeup_type wakeup,
                                sensor_cal_type cal_type):
    ssc_sensor(suid, wakeup)              // No.a
{
    if (cal_type == SENSOR_UNCALIBRATED) {                                    // No.b
        set_type(SENSOR_TYPE_ACCELEROMETER_UNCALIBRATED);
        set_string_type(SENSOR_STRING_TYPE_ACCELEROMETER_UNCALIBRATED);
        set_sensor_typename("Accelerometer-Uncalibrated");
    } else {
        set_type(SENSOR_TYPE_ACCELEROMETER);
        set_string_type(SENSOR_STRING_TYPE_ACCELEROMETER);
        set_sensor_typename("Accelerometer");
    }
   ...
    _cal_type = cal_type;
    set_fifo_reserved_count(ACCEL_RESERVED_FIFO_COUNT);
    set_resampling(true);

    /* convert range from Gs to m/s^2 */
    set_max_range(get_sensor_info().maxRange * ONE_G);
    /* convert resolution from mG to m/s^2 */
    set_resolution(get_sensor_info().resolution * ONE_G / 1000.0);

}

No.a中:继承ssc_sensor,ssc_sensor的构造函数中,主要设置一些common的参数。
No.b中:设置accel中不common的参数。比如string_type、sensor_typename、是否使用resampling、最大range、分辨率等等。

Ok,accelerometer.cpp基本介绍完毕。
对了,还有个handle_sns_std_sensor_event函数是干什么的呢?

//accelerometer.cpp
virtual void handle_sns_std_sensor_event(
        const sns_client_event_msg_sns_client_event& pb_event) override;

void accelerometer::handle_sns_std_sensor_event(
    const sns_client_event_msg_sns_client_event& pb_event)
{
    sns_std_sensor_event pb_sensor_event;
    pb_sensor_event.ParseFromString(pb_event.payload());

    sensors_event_t hal_event = create_sensor_hal_event(pb_event.timestamp());

    if (_cal_type == SENSOR_CALIBRATED) {
        hal_event.acceleration.x = pb_sensor_event.data(0);
        hal_event.acceleration.y = pb_sensor_event.data(1);
        hal_event.acceleration.z = pb_sensor_event.data(2);
        hal_event.acceleration.status =
            sensors_hal_sample_status(pb_sensor_event.status());
      ...
    }

    if (_cal_type == SENSOR_UNCALIBRATED) {
        hal_event.uncalibrated_accelerometer.x_uncalib = pb_sensor_event.data(0);
        hal_event.uncalibrated_accelerometer.y_uncalib = pb_sensor_event.data(1);
        hal_event.uncalibrated_accelerometer.z_uncalib = pb_sensor_event.data(2);
        hal_event.uncalibrated_accelerometer.x_bias = 0;
        hal_event.uncalibrated_accelerometer.y_bias = 0;
        hal_event.uncalibrated_accelerometer.z_bias = 0;
       ....
    }

    submit_sensors_hal_event(hal_event);
}

//framework/ssc_sensor.cpp
void ssc_sensor::handle_sns_std_sensor_event(
    const sns_client_event_msg_sns_client_event& pb_event)
{
    sns_std_sensor_event pb_stream_event;
    pb_stream_event.ParseFromString(pb_event.payload());

    sensors_event_t hal_event = create_sensor_hal_event(pb_event.timestamp());

    int num_items = pb_stream_event.data_size();
    ...
    for (int i = 0; i < num_items; i++) {
        hal_event.data[i] = pb_stream_event.data(i);
    }
    ...
    submit_sensors_hal_event(hal_event);
}

可以看到handle_sns_std_sensor_event为虚函数,在framework中有实现,在accelerometer.cpp中也有实现。Ok,若sensors文件中xxxx.cpp中没有重写handle_sns_std_sensor_event则可以使用framework common的进行实现,若有的话,则使用xxxx.cpp中的handle_sns_std_sensor_event。

接着介绍framework文件夹:

//sensors_hw_module.cpp
struct sensors_module_t HAL_MODULE_INFO_SYM = {
    .common = {
        .tag = HARDWARE_MODULE_TAG,
        .module_api_version = (uint16_t)SENSORS_DEVICE_API_VERSION_1_4,
        .hal_api_version = HARDWARE_HAL_API_VERSION,
        .id = SENSORS_HARDWARE_MODULE_ID,
        .name = "QTI Sensors HAL Module",
        .author = "Qualcomm Technologies, Inc.",
        .methods = &sensors_module_methods,
        .dso = NULL,
        .reserved = {0},
    },
    .get_sensors_list = get_sensors_list,
    .set_operation_mode = sensors_set_operation_mode,
};

对Android Hal层比较熟的都知道sensors_module_t这个数据结构,hardware通过dlopen打开.so lib,并通过dlsym加载symbols,然后即可使用相应的方法,具体细节不再重复介绍。

从hardware/libhardware/modules/sensors/multihal.cpp中可以看到,首先会调用get_sensor_list函数。

static void lazy_init_sensors_list() {
    ...
    const struct sensor_t *subhal_sensors_list;
    for (std::vector::iterator it = sub_hw_modules->begin();
            it != sub_hw_modules->end(); it++) {
        struct sensors_module_t *module = (struct sensors_module_t*) *it;
        global_sensors_count += module->get_sensors_list(module, &subhal_sensors_list);
        ALOGV("increased global_sensors_count to %d", global_sensors_count);
    }
    ...
}

对应sensor_hw_module.cpp中函数如下:

//sensors_hw_module.cpp
static int get_sensors_list(struct sensors_module_t* module,
    struct sensor_t const** list)
{
    sensors_hal& hal = sensors_hal::get_instance();
    return hal.get_sensors_list(list);
}

获取sensors_hal的实例,然后调用get_sensors_list

//sensors_hal.h
static sensors_hal& get_instance()
    {
        static sensors_hal hal;
        return hal;
    }

sensor_hal为static的,故执行构造函数。

//sensors_hal.cpp
sensors_hal::sensors_hal()
{
    ...
    try {
        init_sensors();                                
    ...
    } 
    ...
}

void sensors_hal::init_sensors()
{
    auto sensors = sensor_factory::instance().get_all_available_sensors();              //No.1
    auto cb  = [this](const auto& event, auto wakeup) { _event_queue.push(event, wakeup); }; //No.2

    for (unique_ptr& s : sensors) {                                //No.3
        assert(s != nullptr);
        s->register_callback(cb);                                   
        const sensor_t& sensor_info = s->get_sensor_info();
        ...
        _hal_sensors.push_back(sensor_info);
        _sensors[sensor_info.handle] = std::move(s);
    }
   ...
}

No.1中:通过sensor_factory实例中get_available_sensors()来获取sensor class。

sensor_factory实例:

static sensor_factory& instance()
    {
        static sensor_factory factory;
        return factory;
    }

调构造函数

sensor_factory::sensor_factory()
{
    ...
    _settings = get_sns_settings();                          // No.1
    _pending_attributes = 0;                                    // No.2
    if (!(_settings & DISABLE_SENSORS_FLAG)) {

        /* find available sensors on ssc */
        discover_sensors();                                       // No.3

        if (_suid_map.size() > 0) {
            retrieve_attributes();                                  // No.4
        }
      ...
    }
}

No.1中:通过”/persist/sensors/registry/registry/sensors_settings”文件来设置setting。
No.2中:_pending_attributes为pending sensor的数目。
No.3中:discover_sensors用来发现所有的sensor。

//sensor_factory.cpp
void sensor_factory::discover_sensors()
{
    using namespace std::chrono;
    suid_lookup lookup(                                                         //No.a
        [this](const string& datatype, const auto& suids)
        {
            suid_lookup_callback(datatype, suids);
        });

    for (const string& dt : datatypes()) {
        sns_logd("requesting %s", dt.c_str());
        lookup.request_suid(dt);                                               //No.b
    }
    auto tp_wait_start = steady_clock::now();

    /* wait for some time for discovery of available sensors */
    auto delay = get_discovery_timeout_ms();

    this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(delay));

    /* additional wait for discovery of critical sensors */
    wait_for_mandatory_sensors(lookup);

    sns_logd("available sensors on ssc");
    for (const auto& item : _suid_map) {
        sns_logd("%-20s%4u", item.first.c_str(), (unsigned int)item.second.size());
    }
}

No.a中:suid_lookup继承_ssc_conn(get_ssc_event_cb()),其中get_ssc_event_cb为回调函数。event在该函数中处理。
suid_lookup_callback(datatype, suids);函数比较重要,把suid加入到_suid_map中,回头看sensors文件夹中的 sensor_factory::get_suids函数,即从_suid_map中查找datatype为accel的suid。前后联系在一起了。那么suids和datatype哪儿来的呢?透露一下,发送request后等待callback函数接收到event并获取到datatype和suids。然后会执行该函数。

No.b中:通过loopup类中的request_suid发送request给SLPI中的sensor。dt为accel、gryo、mag等等。

下面分析下request_suid函数:

//ssc_utils.cpp
void suid_lookup::request_suid(std::string datatype)
{
    sns_client_request_msg pb_req_msg;                   //No.a
    sns_suid_req pb_suid_req;
    string pb_suid_req_encoded;

    const sensor_uid LOOKUP_SUID = {                   //No.b
        12370169555311111083ull,
        12370169555311111083ull
    };
    ...
    /* populate SUID request */                                 //No.c
    pb_suid_req.set_data_type(datatype);
    pb_suid_req.set_register_updates(true);
    pb_suid_req.SerializeToString(&pb_suid_req_encoded);

    /* populate the client request message */
    pb_req_msg.set_msg_id(SNS_SUID_MSGID_SNS_SUID_REQ);               //No.d
    pb_req_msg.mutable_request()->set_payload(pb_suid_req_encoded);
    pb_req_msg.mutable_suid()->set_suid_high(LOOKUP_SUID.high);
    pb_req_msg.mutable_suid()->set_suid_low(LOOKUP_SUID.low);
    pb_req_msg.mutable_susp_config()->set_delivery_type(SNS_CLIENT_DELIVERY_WAKEUP);
    pb_req_msg.mutable_susp_config()->set_client_proc_type(SNS_STD_CLIENT_PROCESSOR_APSS);
    string pb_req_msg_encoded;
    pb_req_msg.SerializeToString(&pb_req_msg_encoded);
    _ssc_conn.send_request(pb_req_msg_encoded);                                 //No.e
}

//sns_client.pb.h
typedef struct _sns_client_request_msg {
    sns_std_suid suid;
    uint32_t msg_id;
    sns_client_request_msg_suspend_config susp_config;
    sns_std_request request;
/* @@protoc_insertion_point(struct:sns_client_request_msg) */
} sns_client_request_msg;

No.a中:sns_client_request_msg 为最外层的requset封装。sns_suid_req 包在sns_client_request_msg->requset->payload中,pb_suid_req_encoded 为encode后的字符串。

No.b中:suid sensor的suid。这里需要说明一下,在sdm845 see中,包含物理sensor、虚拟sensor和platform sensor。前面两个sensor我们都了解,platform sensor是什么呢?原来 高通在see上定义专门为platform服务的sensor,这些sensor是内嵌的,可以被任何sensor或者sensor instance使用,来提供相应的功能。这里suid sensor为platform sensor,它的作用是为所有其他sensor提供suid。suid sensor会根据不同的datatype提供相应的suid。当然suid sensor也有个suid。这个suid也是固定不变的,就是No.b中的数字。

拓展:除了suid sensor外还有很多platform sensor,比如:register sensor , 可以解析并获取其他sensor的register;Interrupt sensor,为其他sensor提供中断;等等。

No.c中:填充pb_suid_req,设置datatype,register_updates;并将pb_suid_req序列化成字符串格式,成为pb_suid_req_encoded,以便ps_req_msg使用。

No.d中:填充pb_req_msg,设置msg_id,这里msg_id比较重要,到SLPI侧sensor driver中,会根据该msg_id做相应的操作,这是后话。
设置成员request中的payload为pb_suid_req_encoded。设置成员suid中的suid_high、suid_low为LOOKUP_SUID的高、低位。
设置成员susp_config中内容。。。
最后将pb_req_msg序列化字符串pb_req_msg_encoded。

No.e中:通过_ssc_conn.request将该字符串发送出去。
发送的流程我们在此不再研究,都是高通封装好的API,我们直接使用即可,有兴趣的童鞋可以继续追code。

发送完request后,我们需要静等callback。根据前面描述可知,callback为suid_lookup::handle_ssc_event()函数,在该函数中,
No.a中sns_client_event_msg为对应event的封装,通过PaseFromArray解码data & size生成。

//ssc_utils.cpp
void suid_lookup::handle_ssc_event(const uint8_t *data, size_t size)
{
    /* parse the pb encoded event */
    sns_client_event_msg pb_event_msg;                                    //No.a                        
    pb_event_msg.ParseFromArray(data, size);
    /* iterate over all events in the message */
    for (int i = 0; i < pb_event_msg.events_size(); i++) {               //No.b
        auto& pb_event = pb_event_msg.events(i);
        if (pb_event.msg_id() != SNS_SUID_MSGID_SNS_SUID_EVENT) {
            sns_loge("invalid event msg_id=%d", pb_event.msg_id());
            continue;
        }
        sns_suid_event pb_suid_event;                                            //No.c
        pb_suid_event.ParseFromString(pb_event.payload());
        const string& datatype =  pb_suid_event.data_type();
        ...
        /* create a list of  all suids found for this datatype */
        vector suids(pb_suid_event.suid_size());        //No.d
        for (int j=0; j < pb_suid_event.suid_size(); j++) {
            suids[j] = sensor_uid(pb_suid_event.suid(j).suid_low(),
                                  pb_suid_event.suid(j).suid_high());
        }
        /* send callback for this datatype */
        _cb(datatype, suids);
    }
}

//sns_suid.pb.h
typedef enum _sns_suid_msgid {
    SNS_SUID_MSGID_SNS_SUID_REQ = 512,
    SNS_SUID_MSGID_SNS_SUID_EVENT = 768
} sns_suid_msgid;

No.b中:要判断msg_id是否是SNS_SUID_MSGID_SNS_SUID_EVENT,可以看到与SNS_SUID_MSGID_SNS_SUID_REQ对应。

No.c中:同No.a一样,将pb_event.payload() 解码成sns_suid_event。
No.d中:创建一个suid的vector,将获得suid string放进去。然后调用_cb将suids保存起来,即调用suid_lookup_callback函数将datatype和suids放入到_suid_map的unordered_map中。

Ok,discover_sensors基本介绍完毕,sensor_factory构造函数中还会在retrieve_attributes()发送request来获取attribute。并放在_attributes的unordered_map中。操作基本相同,只是request发送的msg_id不同而已,在此不再详细介绍。

接着,继续回到init_sensors()的No.1中。

vector> sensor_factory::get_all_available_sensors() const
{
    vector> all_sensors;
    for (const auto& item : callbacks()) {                                            // No.a
        const auto& get_sensors = item.second;                                 // No.b
        vector> sensors = get_sensors();         
        sns_logd("type=%d, num_sensors=%u", item.first, (unsigned int)sensors.size());
        for (auto&& s : sensors) {
            all_sensors.push_back(std::move(s));                               // No.c
        }
    }
    return all_sensors;
}

No.a中,又看到了callbacks,上面sensors文件夹中可知,通过register_sensor将type和func放入到叫callbacks的unordered_map中。

No.b中,get_sensors获取callbacks中第二个元素get_available_sensors_func。然后通过get_sensors()函数即get_available_sensors_func()来获取sensor class。对应sensors文件中accelerometer.cpp中get_available_accel_calibrated()和get_available_accel_uncalibrated()。

No.c中,将获取到的vector

//sensors_hal.cpp
int sensors_hal::get_sensors_list(const sensor_t **s_list)
{
    int num_sensors = (int)_hal_sensors.size();
    sns_logi("num_sensors=%d", num_sensors);
    *s_list = &_hal_sensors[0];
    return num_sensors;
}

通过判断_hal_sensors的大小获取到所有sensor的数目。并将_hal_sensors的首地址赋给s_list。

至此,系统获取了全部sensor的suid和attributes,并将其放在指定的容器中保存起来,完成sensor的初始化工作。下面就等user来使用了。

Enable/Disable Sensor

framewark层getDefaultSensor并registerListener后,经过一系列函数后,最终会调到sensors_hal中activate函数来enable/disable。

//sensors_hal.cpp
int sensors_hal::activate(int handle, int enable)
{
    ....

        if (enable) {
            sensor->activate();
        } else {
            sensor->deactivate();
        }
    ....
    return 0;
}

再以accelerometer.cpp为例:
因为accelerometer class继承ssc_sensor class,故会调用ssc_sensor中的activate。

//ssc_sensor.cpp
void ssc_sensor::activate()
{
    std::lock_guard lk(_mutex);                       //No.1
    if (!is_active()) {
        /* establish a new connection to ssc */
        _ssc_conn = make_unique(
        [this](const uint8_t *data, size_t size)
        {
            ssc_conn_event_cb(data, size);                    //No.2
        });
        if ( _wakeup_type == SENSOR_WAKEUP)
            _ssc_conn->set_unsuspendable_channel();           //No.3
        _ssc_conn->register_error_cb([this](auto e){ ssc_conn_error_cb(e); });
        send_sensor_config_request();                                  //No.4
    }
}

void ssc_sensor::deactivate()
{
    std::lock_guard lk(_mutex);
    if (is_active()) {
        _ssc_conn.reset();                                                   //No.5
    }
}

No.1中:申请互斥锁lk。
No.2中:接收event的callback函数。
No.3中:针对wakeup sensor处理的函数。
No.4中发送config request,enabe accle sensor。
等发送到enable request后,等待接收event。然后通过submit_sensors_hal_event(hal_event)将数据上报。

No.5中:deactivate为disable sensor,首先判断sensor状态是否是active,若是则reset,若不是,不做任何处理。

Factory Calibration
加速度传感器在进工厂时需要进行calibration。下面提供accelerometer calibration的code。顺便加深下上面学习的知识。

void accel_cal::init_ssc_connectiions()
{

  ssc_suid_cb = [this](const uint8_t* msg , int msgLength)
  { this->handle_ssc_suid_event(msg, msgLength);};

  if (NULL == (ssc_suid_obj = new ssc_connection(ssc_suid_cb))) {
    ALOGE("ssc connection for suid failed");
    return;
  }

  ssc_accel_cal_cb = [this](const uint8_t* msg , int msgLength)
    {this->handle_ssc_accel_cal_event(msg, msgLength);};

  if (NULL == (ssc_accel_cal_obj = new ssc_connection(ssc_accel_cal_cb))) {
    ALOGE("ssc connection failed");
    return;
  }

  ssc_accel_enable_cb = [this](const uint8_t* msg , int msgLength)
    {this->handle_ssc_enable_accel_event(msg, msgLength);};

  if (NULL == (ssc_accel_enable_obj = new ssc_connection(ssc_accel_enable_cb))) {
    ALOGE("ssc connection failed");
    return;
  }

  ALOGI("ssc connections successful");
}

上面函数是在new的时候调用,建立 3个callback函数,分别用来接收suid的event、accel calibration的event、accel enable的event。

int accel_cal::cal_init()
{
  int result = true;
  std::string datatype_accel = ACCEL;
  pthread_mutex_lock(&cb_mutex);
  request_suid(datatype_accel);
  pthread_cond_wait(&condition, &cb_mutex);
  enable_accel();
  usleep(10000);
  request_accel_cal();
  timeout = 0;
  while((accel_sensor_indication !=1) && timeout < 2000){
    usleep(1000);
    timeout++;
  }

  result = accel_sensor_indication;
  return result;
}

上面request_suid发送request来获取accel的suid。
上面enable_accel发送request来enabe accel
上面request_accel_cal发送request来让SLPI侧的sensor进行calibration。
超时处理,当2s内没有接收到callback,退出。

void accel_cal::request_suid(std::string datatype)
{
  sns_client_request_msg pb_req_msg;
  sns_suid_req pb_suid_req;
  string pb_suid_req_encoded;

  const sensor_uid LOOKUP_SUID = { 12370169555311111083ull,
      12370169555311111083ull };
  /* populate SUID request */
  pb_suid_req.set_data_type(datatype);
  pb_suid_req.set_register_updates(false);
  pb_suid_req.SerializeToString(&pb_suid_req_encoded);

  /* populate the client request message */
  pb_req_msg.set_msg_id(SNS_SUID_MSGID_SNS_SUID_REQ);
  pb_req_msg.mutable_request()->set_payload(pb_suid_req_encoded);
  pb_req_msg.mutable_suid()->set_suid_high(LOOKUP_SUID.high);
  pb_req_msg.mutable_suid()->set_suid_low(LOOKUP_SUID.low);
  pb_req_msg.mutable_susp_config()->set_delivery_type(
      SNS_CLIENT_DELIVERY_NO_WAKEUP);
  pb_req_msg.mutable_susp_config()->set_client_proc_type(
      SNS_STD_CLIENT_PROCESSOR_APSS);
  string pb_req_msg_encoded;
  pb_req_msg.SerializeToString(&pb_req_msg_encoded);
  //DEBUG_LOG(log_instance," sending request to QMI connection for accel suid ");
  ssc_suid_obj->send_request(pb_req_msg_encoded);
}

void accel_cal::enable_accel()
{

  float sample_rate = 80;
  sns_client_request_msg pb_req_msg;
  sns_std_sensor_config pb_stream_cfg;
  string pb_stream_cfg_encoded;
  pb_stream_cfg.set_sample_rate(sample_rate);
  pb_stream_cfg.SerializeToString(&pb_stream_cfg_encoded);

  pb_req_msg.set_msg_id(SNS_STD_SENSOR_MSGID_SNS_STD_SENSOR_CONFIG);
  pb_req_msg.mutable_request()->set_payload(pb_stream_cfg_encoded);


  pb_req_msg.mutable_suid()->set_suid_high(accel_suid.high);
  pb_req_msg.mutable_suid()->set_suid_low(accel_suid.low);

  pb_req_msg.mutable_susp_config()->set_delivery_type(
      SNS_CLIENT_DELIVERY_WAKEUP);
  pb_req_msg.mutable_susp_config()->set_client_proc_type(
      SNS_STD_CLIENT_PROCESSOR_APSS);

  string pb_req_msg_encoded;

  pb_req_msg.SerializeToString(&pb_req_msg_encoded);

    pb_req_msg.SerializeToString(&pb_req_msg_encoded);
    ssc_accel_cal_obj->send_request(pb_req_msg_encoded);    
}

void accel_cal::request_accel_cal()
{

    string pb_req_msg_encoded;
    string config_encoded;
    sns_client_request_msg pb_req_msg;
    sns_physical_sensor_test_config config;

    config.set_test_type((sns_physical_sensor_test_type)accel_test_type);
    config.SerializeToString(&config_encoded);

    pb_req_msg.set_msg_id(SNS_PHYSICAL_SENSOR_TEST_MSGID_SNS_PHYSICAL_SENSOR_TEST_CONFIG);
    pb_req_msg.mutable_request()->set_payload(config_encoded);
    pb_req_msg.mutable_suid()->set_suid_high(accel_suid.high);
    pb_req_msg.mutable_suid()->set_suid_low(accel_suid.low);
    pb_req_msg.mutable_susp_config()->set_delivery_type(SNS_CLIENT_DELIVERY_WAKEUP);
    pb_req_msg.mutable_susp_config()->
        set_client_proc_type(SNS_STD_CLIENT_PROCESSOR_APSS);

    pb_req_msg.SerializeToString(&pb_req_msg_encoded);
    ssc_accel_cal_obj->send_request(pb_req_msg_encoded);    
}

上面为三个request请求函数处理。
request_suid的msg_id为SNS_SUID_MSGID_SNS_SUID_REQ;
enable_accel的msg_id为SNS_STD_SENSOR_MSGID_SNS_STD_SENSOR_CONFIG;
request_accel_cal的msg_id为SNS_PHYSICAL_SENSOR_TEST_MSGID_SNS_PHYSICAL_SENSOR_TEST_CONFIG,test_type为SELF_TEST_TYPE_FACTORY。

void accel_cal::handle_ssc_enable_accel_event(const uint8_t *data, size_t size)
{
  ALOGI("event callback start:\n");

}


void accel_cal::handle_ssc_accel_cal_event(const uint8_t *data, size_t size)
{
  ALOGI("event callback start:\n");
  sns_client_event_msg pb_event_msg;
  FILE *file = NULL;
  sns_physical_sensor_test_event test_event;
  pb_event_msg.ParseFromArray(data, size);

  for (int i=0; i < pb_event_msg.events_size(); i++) {
      auto&& pb_event = pb_event_msg.events(i);
      ALOGI("event[%d] msg_id=%d", i, pb_event.msg_id());
      if (pb_event.msg_id() ==
         SNS_PHYSICAL_SENSOR_TEST_MSGID_SNS_PHYSICAL_SENSOR_TEST_EVENT)   
         test_event.ParseFromString(pb_event.payload());
         int result = test_event.test_passed(); 
     if(result==1 &&  test_event.test_data().size() > 3){
          file = fopen(GsensorCalibration_factory_file, "w+");
          if(NULL == file)
          {
            ALOGI("accel fopen error \n");
            accel_sensor_indication =  3;
          }
          else
          {
            fprintf(file, "%s\n",test_event.test_data().c_str());   
            accel_sensor_indication =  1;
          }
          fclose(file);   
     }else{
        accel_sensor_indication =  2;
    }    
      }
}

void accel_cal::handle_ssc_suid_event(const uint8_t *data, size_t size)
{

  ALOGI(" event received for accel suid");
  /* parse the pb encoded event */
  sns_client_event_msg pb_event_msg;
  pb_event_msg.ParseFromArray(data, size);
  for (int i = 0; i < pb_event_msg.events_size(); i++) {
    ALOGI("suid event iteration %d", i);
    auto& pb_event = pb_event_msg.events(i);
  if (pb_event.msg_id() != SNS_SUID_MSGID_SNS_SUID_EVENT) {
    return;
  }
  sns_suid_event pb_suid_event;
  pb_suid_event.ParseFromString(pb_event.payload());
  const string& datatype = pb_suid_event.data_type();
    for (int j = 0; j < pb_suid_event.suid_size(); j++) {
      ALOGI("suid number %d", j);
      if (datatype == ACCEL) {
        accel_suid.low = pb_suid_event.suid(j).suid_low();
        accel_suid.high = pb_suid_event.suid(j).suid_high();
        stringstream suidLow;
        suidLow << std::hex << accel_suid.low;
        stringstream suidHigh;
        suidHigh << std::hex << accel_suid.high;
        ALOGI("even recieved for accel suid, suid =  %s, %s",
            suidLow.str().c_str(), suidHigh.str().c_str());

        //printf("even recieved for accel suid, suid =  %s, %s\n",
        //    suidLow.str().c_str(), suidHigh.str().c_str());
      }
    }
  }
  pthread_cond_signal(&condition);
  pthread_mutex_unlock(&cb_mutex);

}

上面为callback函数:
handle_ssc_suid_event 中msg_id为SNS_SUID_MSGID_SNS_SUID_EVENT,并将suid保存到sensor_uid accel_suid数据结构中。

handle_ssc_enable_accel_event中没有做任务处理,因为我们不需要gsensor数据,只需要enable它。
handle_ssc_accel_cal_event中为gsensor calibration,msg_id为:SNS_PHYSICAL_SENSOR_TEST_MSGID_SNS_PHYSICAL_SENSOR_TEST_EVENT,该command下下去后,会在SLPI侧accel driver中进行factory calibration,然后把calibration的数据通过event传回client。

然后将calibration的数据保存在/factory/GsensorCalibration.ini中,以便调用。

除了上面的方式外,还可以在enable accel后,获取accel 数据自行进行calibration。
比如下面一段code:

void accel_cal::request_accel_cal()
{

  float sample_rate = 20;
  sns_client_request_msg pb_req_msg;
  sns_std_sensor_config pb_stream_cfg;
  string pb_stream_cfg_encoded;
  pb_stream_cfg.set_sample_rate(sample_rate);
  pb_stream_cfg.SerializeToString(&pb_stream_cfg_encoded);

  pb_req_msg.set_msg_id(SNS_STD_SENSOR_MSGID_SNS_STD_SENSOR_CONFIG);
  pb_req_msg.mutable_request()->set_payload(pb_stream_cfg_encoded);


  pb_req_msg.mutable_suid()->set_suid_high(accel_suid.high);
  pb_req_msg.mutable_suid()->set_suid_low(accel_suid.low);

  pb_req_msg.mutable_susp_config()->set_delivery_type(
      SNS_CLIENT_DELIVERY_WAKEUP);
  pb_req_msg.mutable_susp_config()->set_client_proc_type(
      SNS_STD_CLIENT_PROCESSOR_APSS);

  string pb_req_msg_encoded;

  pb_req_msg.SerializeToString(&pb_req_msg_encoded);
  //setting number of samples recieved to 0, and allocate the input array
  accel_sample_number = 0;
  samples_for_bias_calculation = new float*[SAMPLE_COUNT_REQUIRED_FORALGO];//SAMPLE_COUNT_REQUIRED_FORALGO = 64
  if(samples_for_bias_calculation == NULL){
    sns_loge("Memory allocation failed for samples_for_bias_calculation");
    return;
  }

  for (int i = 0; i < SAMPLE_COUNT_REQUIRED_FORALGO; i++) {
    samples_for_bias_calculation[i] = new float[3];
  }

  ssc_accel_cal_obj->send_request(pb_req_msg_encoded);

}

采样64组accel data。

void accel_cal::calculate_bias(bias_output* output)
{

  sns_logd("calculating bias for 64 samples");

  output->motionState = 0;
  float sampleSum[NUM_AXIS] = { 0 };
  float sampleSqSum[NUM_AXIS] = { 0 };
  float variance[NUM_AXIS] = { 0 };

  for (int j = 0; j < SAMPLE_COUNT_REQUIRED_FORALGO; j++) {

    for (int i = 0; i < NUM_AXIS; i++) {
      sampleSum[i] += samples_for_bias_calculation[j][i];
      sampleSqSum[i] += ((float) (samples_for_bias_calculation[j][i])
          * (float) (samples_for_bias_calculation[j][i]));
    }
  }

  float varT;

  for (int i = 0; i < NUM_AXIS; i++) {
    varT = (float) (sampleSum[i]) * (float) (sampleSum[i]);

    variance[i] = (sampleSqSum[i] - (varT / (float) SAMPLE_COUNT_REQUIRED_FORALGO)) / (float) SAMPLE_COUNT_REQUIRED_FORALGO;

    if (variance[i] > variance_threshold) {
      output->motionState = 0;
      return;
    } else if (0 == variance[i]) {
      output->motionState = 0;
      return;
    } else if ( FX_ABS(sampleSum[i] / SAMPLE_COUNT_REQUIRED_FORALGO) > bias_thresholds[i]) {
      output->motionState = 0;
      return;
    }

  }

  output->motionState = 1;
  output->x = sampleSum[0] / SAMPLE_COUNT_REQUIRED_FORALGO;
  output->y = sampleSum[1] / SAMPLE_COUNT_REQUIRED_FORALGO;
  output->z = sampleSum[2] / SAMPLE_COUNT_REQUIRED_FORALGO;
  sns_logd("bias successfully calculated for 64 samples");

}

void accel_cal::handle_ssc_accel_cal_event(const uint8_t *data, size_t size)
{

  sns_logd("event received for accel config");

  sns_client_event_msg pb_event_msg;
  pb_event_msg.ParseFromArray(data, size);
  int eventSize = pb_event_msg.events_size();
  for (int i = 0; i < eventSize; i++) {
    auto&& pb_event = pb_event_msg.events(i);
    if (pb_event.msg_id() == SNS_STD_SENSOR_MSGID_SNS_STD_SENSOR_EVENT) {
      sns_std_sensor_event pb_sensor_event;
      pb_sensor_event.ParseFromString(pb_event.payload());

      float x = pb_sensor_event.data(0);
      float y = pb_sensor_event.data(1);
      float z = pb_sensor_event.data(2);
      sns_logd("accel data received from event ::: x=%f, y=%f, z=%f", x,y, z);

      sample_cal.x = x;
      sample_cal.y = y;
      sample_cal.z = z;

      sample_calculated_offset.x = 0;
      sample_calculated_offset.y = 0;
      sample_calculated_offset.z = 0;
      ...
      samples_for_bias_calculation[accel_sample_number][0] = x;
      samples_for_bias_calculation[accel_sample_number][1] = y;
      samples_for_bias_calculation[accel_sample_number][2] = z;

      if (accel_sample_number == SAMPLE_COUNT_REQUIRED_FORALGO - 1) {
        bias_output output;
        calculate_bias(&output);     //对64组accel data进行calibration。
        if (output.motionState == 0) {
          sns_logd("Motion detected.");
        } else {
          sns_logd("Device at rest");
          sns_logd("calculated cal values: %f, %f, %f", output.x,output.y, output.z);

          curr_cal.x = output.x;
          curr_cal.y = output.y;
          curr_cal.z = output.z;
        }
      }
      accel_sample_number = (accel_sample_number + 1) % 64;
    }
  }
}

上面通过event获取accel sample ,当收集64笔时进行calibration。并将calibration的数据输出。
通过上面的操作也可以完成gsensor的calibration。不过算法要自己设计。

Ok,accel的calibration的操作已经完成。

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