detect_recovery.cpp代码阅读

本文详细解读了detect_recovery.cpp中的DetectRecovery类,它在firefly机器人导航中用于处理前方障碍时的路径恢复策略。通过初始化、激光数据处理和旋转恢复逻辑,该行为包替代了move_base的原有旋转恢复。

detect_recovery.cpp代码阅读

​ 自己通过在对firefly机器人进行导航时,观察到终端的日志输出出现了有关detect_recovery的信息,这种情况机器人一般是前方遇到了障碍物,伴随着局部路径规划失败的日志信息同时出现的。于是自己通过查看detect_recovery功能包中的源码了解到它是在原先的nav_core::RecoveryBehavior类下派生出的一个类,它来代替原先move_base中的旋转恢复行为。以下是自己对代码的梳理。

  • detect_recovery的头文件首先对detect_recovery进行了一些函数的声明和成员属性的定义
namespace detect_recovery
{
/**
 * @class RoRecovery
 * @brief A recovery behavior that ros the robot in-place to attempt to clear out space
 */
class DetectRecovery : public nav_core::RecoveryBehavior
{
public:
  /**
   * @brief  Constructor, make sure to call initialize in addition to actually initialize the object
   */
  DetectRecovery();

  /**
   * @brief  Initialization function for the DetectRecovery recovery behavior
   * @param name Namespace used in initialization
   * @param tf (unused)
   * @param global_costmap (unused)
   * @param local_costmap A pointer to the local_costmap used by the navigation stack
   */
 void initialize(std::string name, tf2_ros::Buffer*,
                  costmap_2d::Costmap2DROS*, costmap_2d::Costmap2DROS* local_costmap);

  /**
   * @brief  Run the DetectRecovery recovery behavior.
   */
  void runBehavior();

  /**
   * @brief  Destructor for the detect recovery behavior
   */
  ~DetectRecovery();

private:
  ros::NodeHandle *nh_;
  costmap_2d::Costmap2DROS* local_costmap_;
  bool initialized_;
  bool move_base_cancel_;
  double sim_granularity_, min_rotational_vel_, max_rotational_vel_, acc_lim_th_, tolerance_, frequency_;
  base_local_planner::CostmapModel* world_model_;
  double pi;
  void scanCallback(const sensor_msgs::LaserScan::ConstPtr& msg);
  void publishZeroVelocity();

// new add
  void getLaserData(sensor_msgs::LaserScan& data);
  void getLaserPoint(std::vector< std::pair<double,double> >& data);
  void getOdomData(nav_msgs::Odometry& data);
  ros::Subscriber laser_sub_;
  ros::Subscriber camera_sub_;
  ros::Subscriber odom_sub_;
  ros::Publisher  vel_pub_;
  std::vector<std::pair<double,double>> point_vec_;
  std::string base_frame_, laser_frame_;
  sensor_msgs::LaserScan laser_data_;
  nav_msgs::Odometry odom_data_;
  boost::mutex laser_mutex_;
  boost::mutex odom_mutex_;
  tf::StampedTransform transform;
  void odomCallback(const nav_msgs::Odometry::ConstPtr& msg);
  void movebaseCancelCallback(const actionlib_msgs::GoalID::ConstPtr& msg);
  void getLaserTobaselinkTF(std::string sensor_frame, std::string base_frame);
  double inline normalizeAngle(double val, double min, double max)
  {
    double norm = 0.0;
    if (val >= min)
      norm = min + fmod((val - min), (max-min));
    else
      norm = max - fmod((min - val), (max-min));
    return norm;
  }
};
};  // namespace detect_recovery
#endif  // DETECT_RECOVERY_DETECT_RECOVERY_H

接下来对声明的函数进行分析

  • DetectRecovery::initialize();首先是传入一些参数变量进行初始化操作,通过新开辟一个句柄来对雷达,里程计和向底盘发布速度的节点进行管理和参数的设置。
void DetectRecovery::initialize(std::string name, tf2_ros::Buffer*,
                                costmap_2d::Costmap2DROS*, costmap_2d::Costmap2DROS* local_costmap)
{
  nh_ = new ros::NodeHandle("~/");
  laser_sub_ = nh_->subscribe<sensor_msgs::LaserScan>("/scan",1,boost::bind(&DetectRecovery::scanCallback,this,_1));
  odom_sub_ = nh_->subscribe<nav_msgs::Odometry>("/odom",1,boost::bind(&DetectRecovery::odomCallback,this,_1));
  vel_pub_ = nh_->advertise<geometry_msgs::Twist>("/cmd_vel",1);
  base_frame_ = "base_link";
  laser_frame_ = "laser";
  nh_->setParam("detect_recovery/base_frame", base_frame_);
  nh_->setParam("detect_recovery/laser_frame", laser_frame_);
  laser_sub_.shutdown();//开始雷达不订阅
  odom_sub_.shutdown();//里程计不订阅信息
  this->odom_data_.header.stamp = ros::Time::now();//里程计和雷达数据的时间设为当前时刻
  this->laser_data_.header.stamp = ros::Time::now();
  //设置一些状态
  getLaserTobaselinkTF(laser_frame_, base_frame_);
  move_base_cancel_ = false;
  pi = 3.14;
  frequency_ = 10;
  initialized_ = true;
}
  • DetectRecovery::runBehavior()函数是实现恢复行为的主要函数,其中他又调用了一些回调函数
void DetectRecovery::runBehavior()
{
    ROS_INFO("---Detect Recovery started---");//提示开始进行恢复行为了

//雷达和里程计开始订阅接受信息
    laser_sub_ = nh_->subscribe<sensor_msgs::LaserScan>("/scan",1,boost::bind(&DetectRecovery::scanCallback,this,_1));//调用回调函数scanCallback,主要是获取一些激光数据的信息,并对接收到的激光点进行帅选,剔除一些无用点
    odom_sub_ = nh_->subscribe<nav_msgs::Odometry>("/odom",1,boost::bind(&DetectRecovery::odomCallback,this,_1));//调用回调函数odomCallback,获取里程计的数据信息

    ros::NodeHandle movebaseCancel_nh;//创建一个取消movebase的节点句柄
    ros::Subscriber movebasecancel_sub;//创建一个名为movebasecancel_sub订阅者
    //订阅的话题的消息类型为actionlib_msgs::GoalID,话题名为:/move_base/cancel,回调函数movebaseCancelCallback
    movebasecancel_sub = movebaseCancel_nh.subscribe<actionlib_msgs::GoalID>("/move_base/cancel",1,
                                        boost::bind(&DetectRecovery::movebaseCancelCallback,this,_1));
    //如果有中断请求,则停止恢复
    if(move_base_cancel_ == true)
    {
      publishZeroVelocity();//发布速度为零,使机器人停止
      ROS_INFO("---move_base canceled---");
      move_base_cancel_ = false;

      laser_sub_.shutdown();
      odom_sub_.shutdown();
      return;
    }

    //从里程计获取现在的位置和姿态
    nav_msgs::Odometry odom_data;
    //ros::Duration(0.5).sleep();
    this->getOdomData(odom_data);//通过getOdomData()函数获取里程计的当前时刻的位姿信息
    double robot_start_x = odom_data.pose.pose.position.x;
    double robot_start_y = odom_data.pose.pose.position.y;
    double robot_start_t = tf::getYaw(odom_data.pose.pose.orientation);
    //接下来进入一个循环的判断,对于得到的里程计的偏航角如果转换不成功,那么进入这个while循环,持续的接受里程计的信息,如果超过了设定的次数(10),则表示机器人当前位姿没有办法得到,这时也不再订阅雷达和里程计的消息,恢复行为也就失败了,退出恢复
    uint32_t count_step = 0;
    while(isnan(robot_start_t))
    {
       ROS_INFO("can't get right robot post");
       if(count_step++ > 10)
       {
         laser_sub_.shutdown();
         odom_sub_.shutdown();
         return;
       }
       ros::Duration(1).sleep();
       this->getOdomData(odom_data);
       robot_start_x = odom_data.pose.pose.position.x;
       robot_start_y = odom_data.pose.pose.position.y;
       robot_start_t = tf::getYaw(odom_data.pose.pose.orientation);
    }
    //定义现在的位置和姿态
    double robot_current_x = robot_start_x;
    double robot_current_y = robot_start_y;
    double robot_current_t = robot_start_t;


    //获取激光数据(这里的逻辑和上面的里程计一样),放到laser_point容器中
    std::vector< std::pair<double,double> > laser_point;
    this->getLaserPoint(laser_point);//使用回调函数赋值,向容器中存放激光数据
    count_step=0;
    while(laser_point.size() == 0) //如果激光没有数据,等待10s,如果还没有,退出恢复
    {
      ROS_INFO("can't get scan data");
      if(count_step++ > 10)
      {
        laser_sub_.shutdown();
        odom_sub_.shutdown();
        return;
      }
      ros::Duration(1).sleep();
      this->getLaserPoint(laser_point);//使用回调函数赋值
    }
    size_t laser_data_size = laser_point.size();
    //这里设置一些标志位
    bool no_point = false;
    bool turn_half = false;
    bool turn_done = false;
    bool goStright = false;
    geometry_msgs::Twist cmd_vel;
	//这里是不是让机器人向前移动一点点的距离帮助机器人恢复?
    while(ros::ok() && !goStright){
    while(ros::ok() && turn_done == false)//如果还没有旋转一周,就可以开始恢复了。
    {
      this->getLaserPoint(laser_point);//获取最新激光数据
      size_t index = 0;
      for(index=0; index<laser_data_size; index++)
      {
        if(laser_point[index].first < 0.6 && fabs(laser_point[index].second) < 0.35) //截取前方60cm,左右35cm的数据
          break;//发现障碍物,直接跳出遍历循环。
      }
      if(index == laser_data_size)//如果顺利扫描一圈,则说明没有障碍物
      {
        no_point = true;
      }
      cmd_vel.angular.z = no_point == true?0:0.25;//没有障碍物,停下机器人,有就以0.25的速度继续旋转
      this->vel_pub_.publish(cmd_vel);
      if(no_point == true)
        break;//
        //获取当前时刻机器人的位姿
      this->getOdomData(odom_data);
      robot_current_t = tf::getYaw(odom_data.pose.pose.orientation);
        //判断恢复行为,机器人是不是旋转了一半
      if(fabs(robot_current_t - robot_start_t) > 2)
        turn_half = true;//旋转了一半
      if(turn_half == true && fabs(robot_current_t-robot_start_t) < 0.1)
      {
        //确实已经旋转了一半 而且角度差又很小,说明回到了原点。
        turn_done = true;
        cmd_vel.angular.z = 0;
        this->vel_pub_.publish(cmd_vel);//旋转一圈,停止旋转。
      }
      ros::Duration(0.05).sleep();
      ros::spinOnce();
    }
    //前进逻辑,这里机器人往前面走了一点点的距离(但是distance那里没有看懂)
    if(no_point == true)
    {
      this->getOdomData(odom_data);
      robot_current_x = odom_data.pose.pose.position.x;
      robot_current_y = odom_data.pose.pose.position.y;

      robot_start_x = robot_current_x;
      robot_start_y = robot_current_y;
      double diff_x = robot_current_x - robot_start_x;
      double diff_y = robot_current_y - robot_start_y;

      double distance = sqrt(diff_x*diff_x+diff_y*diff_y);
      while(ros::ok() && distance < 0.2)
      {
        //std::cout << "distance: " << distance << std::endl; //debug
        this->getLaserPoint(laser_point);
        size_t index = 0;
        for(index=0;index<laser_point.size();index++)
        {
          if(laser_point[index].first < 0.4 && fabs(laser_point[index].second) < 0.35)
          {
            cmd_vel.linear.x = 0;
            cmd_vel.angular.z = 0;
            this->vel_pub_.publish(cmd_vel);//前方又有了障碍物,先停止
            no_point = false;
            break;//跳出遍历循环
//            turn_done = false;
//            turn_half = false;
          }
        }
          //因为判断出了往前直行时,前方0.4长0.35宽的范围内出现了障碍物,就不能再直行了
        if(!no_point)
        {
          break;
        }
        //再跳出直行循环;

        cmd_vel.linear.x = 0.08;
        cmd_vel.angular.z = 0;
        this->vel_pub_.publish(cmd_vel);

        //更新位置
        this->getOdomData(odom_data);
        robot_current_x = odom_data.pose.pose.position.x;
        robot_current_y = odom_data.pose.pose.position.y;
        diff_x = robot_current_x - robot_start_x;
        diff_y = robot_current_y - robot_start_y;

        distance = sqrt(diff_x*diff_x+diff_y*diff_y);
        //std::cout << "+++distance: " << distance << std::endl; //debug
        if(distance >= 0.2)
        {
          goStright = true;//说明往前直行了一点
        }
        ros::Duration(0.05).sleep();
        ros::spinOnce();
      }
        //不再让机器人动
      cmd_vel.linear.x = 0;
      cmd_vel.angular.z = 0;
      this->vel_pub_.publish(cmd_vel);
    }
    }
    ROS_INFO("detect recovery end");//恢复行为结束
    laser_sub_.shutdown();
    odom_sub_.shutdown();
    return;
}
<think>我们不再使用硬件引脚触发,而是通过触摸屏手势识别来触发恢复出厂设置。因此,需要修改TP驱动,使其在recovery模式下能够检测特定的手势(例如,在屏幕上画一个特定的图案,比如“W”形状),并在检测到该手势时触发恢复出厂设置。 实现步骤: 1.Recovery模式下,TP驱动需要保持工作状态(正常来说Recovery模式下触摸屏驱动是加载的,以便进行触摸操作)。 2. 驱动中实现手势识别算法,检测特定的手势。 3. 当检测到特定手势时,通过某种机制(例如sysfs节点、proc文件系统或ioctl)通知Recovery进程。 4. Recovery进程检测到该通知后,执行恢复出厂设置操作。 具体实现: ### 1. TP驱动层实现手势检测 在TP驱动中,我们需要在中断服务例程或者工作队列中处理触摸点数据,并识别手势。 以画“W”手势为例(三个连续的下滑动作): - 记录触摸点的轨迹坐标 - 分析轨迹,判断是否形成“W”形状(即三个连续的V形下滑) 驱动代码修改示例(基于Linux输入子系统): ```c // 在TP驱动的数据结构中加入手势识别相关成员 struct tp_data { struct input_dev *input; // ... 其他成员 struct point track[TRACK_MAX]; // 记录轨迹点 int track_count; // 当前轨迹点数 bool recovery_gesture_detected; // 是否检测到恢复手势 }; // 在触摸点上报函数中,收集轨迹点 static void tp_report_point(struct tp_data *tp, int x, int y) { // 正常上报触摸点 input_report_abs(tp->input, ABS_MT_POSITION_X, x); input_report_abs(tp->input, ABS_MT_POSITION_Y, y); // ... 其他上报 // 记录轨迹(在Recovery模式下才记录并识别) if (is_in_recovery_mode()) { // 需要实现一个函数判断当前是否在Recovery模式 if (tp->track_count < TRACK_MAX) { tp->track[tp->track_count].x = x; tp->track[tp->track_count].y = y; tp->track_count++; } else { // 轨迹已满,丢弃旧的点,这里简单处理:直接重置 tp->track_count = 0; } } } // 在触摸释放时,进行手势识别 static void tp_report_release(struct tp_data *tp) { // 正常上报释放 // ... if (is_in_recovery_mode() && tp->track_count > MIN_POINTS_FOR_GESTURE) { if (detect_w_gesture(tp->track, tp->track_count)) { tp->recovery_gesture_detected = true; // 唤醒可能等待的Recovery进程(通过一个等待队列) wake_up_interruptible(&recovery_waitq); } } // 重置轨迹 tp->track_count = 0; } // “W”手势识别函数 static bool detect_w_gesture(struct point *points, int count) { // 算法简述: // 1. 将轨迹分成三段(三个下滑段) // 2. 检测每段是否为下滑(y坐标增加),并且相邻两段之间的转折点(y坐标减小) // 3. 判断三段下滑的幅度和角度是否满足条件 // 这里简化:实际需要更复杂的算法(如动态时间规整DTW或机器学习模型) // 简单实现:检测三个波峰和两个波谷(形成W形状) int peak1 = 0, valley1 = 0, peak2 = 0, valley2 = 0, peak3 = 0; // 遍历轨迹点,找出三个波峰和两个波谷的位置(根据y坐标的变化) // 注意:在屏幕上,通常顶部y坐标小,底部y坐标大,因此下滑意味着y坐标增大。 // 步骤: // a. 从第一个点开始,寻找第一个波峰(y值由下降到上升的转折点)-> 实际是第一个波谷(因为开始可能是下滑) // 这里我们转换思路:寻找y值的变化趋势(求导),找极大值和极小值点。 // 由于是简化示例,我们假设轨迹点足够密集,可以通过相邻点之间的y值变化判断 // 具体实现需要根据实际调整 // 如果检测到W手势,返回true return false; // 实际中返回检测结果 } ``` ### 2. 提供用户空间接口 在驱动中创建一个proc文件或sysfs节点,供Recovery进程读取手势检测状态。 例如,创建proc文件: ```c static int tp_recovery_proc_show(struct seq_file *m, void *v) { struct tp_data *tp = m->private; seq_printf(m, "%d\n", tp->recovery_gesture_detected); return 0; } static ssize_t tp_recovery_proc_write(struct file *file, const char __user *buffer, size_t count, loff_t *ppos) { // 可以写入0来重置标志位 struct tp_data *tp = PDE_DATA(file_inode(file)); char buf[2]; if (copy_from_user(buf, buffer, 1)) return -EFAULT; if (buf[0] == '0') { tp->recovery_gesture_detected = 0; } return count; } // 在probe函数中创建proc文件 static int tp_probe(struct i2c_client *client) { // ... 其他初始化 proc_create_data("tp_recovery_gesture", 0666, NULL, &tp_recovery_proc_fops, tp); } // 定义proc操作 static const struct proc_ops tp_recovery_proc_fops = { .proc_open = tp_recovery_proc_open, .proc_read = seq_read, .proc_write = tp_recovery_proc_write, .proc_lseek = seq_lseek, .proc_release = single_release, }; ``` ### 3. Recovery进程检测 修改Recovery源码(通常位于`bootable/recovery/recovery.cpp`),在启动时检查手势触发。 ```cpp void recovery_main() { // ... 初始化 // 打开TP驱动暴露的proc文件 int tp_fd = open("/proc/tp_recovery_gesture", O_RDWR); if (tp_fd < 0) { LOG(ERROR) << "Failed to open tp recovery proc file"; } else { // 循环检测,直到用户选择操作或检测到手势 while (true) { char buf[2] = {0}; lseek(tp_fd, 0, SEEK_SET); ssize_t len = read(tp_fd, buf, sizeof(buf)); if (len > 0 && buf[0] == '1') { LOG(INFO) << "Recovery gesture detected!"; // 执行恢复出厂设置 wipe_data(); reboot("recovery"); break; } // 每隔一段时间检测一次,避免占用CPU usleep(200000); // 200ms } close(tp_fd); } // ... 原本的菜单逻辑 } ``` ### 4. 安全考虑 1. **防止误触发**:手势识别算法需要足够精确,避免误识别。可以采用多步骤验证(例如画完W后需要长按屏幕中央3秒)。 2. **加密分区处理**:在Recovery中擦除数据时,如果是加密分区,需要先删除加密密钥。参考: ```cpp // 在wipe_data函数中,对于加密设备 if (is_encrypted()) { // 删除加密密钥 if (delete_encrypted_keys()) { LOG(INFO) << "Successfully deleted encrypted keys."; } } // 然后格式化data分区 format_data_partition(); ``` 3. **内核与Recovery模式通信的安全性**:通过proc文件系统是安全的,因为只有Recovery进程会读取。 ### 5. 部署与测试 1. 编译包含修改的TP驱动内核和Recovery镜像。 2. 刷入设备。 3. 进入Recovery模式,在屏幕上画出“W”手势,观察是否触发恢复出厂设置。 注意:手势识别算法的复杂性可能因TP芯片性能而异,复杂的算法(如使用机器学习模型)可能需要在用户空间实现。但Recovery模式下资源有限,因此驱动中实现的手势识别应尽量简单高效。 如果TP芯片支持固件识别手势,可以将手势识别放在固件中,驱动只需上报手势事件,这样更高效。 [^1]: 参考了Nordic方案中的硬件触发思路,但改用软件手势识别 </think>根据您的需求,我将详细说明如何编写触摸屏(TP)驱动,实现在Recovery模式下通过特定手势识别触发恢复出厂设置。 ### 📱 TP驱动实现手势识别框架 ```mermaid sequenceDiagram 用户->>TP驱动: 在Recovery模式下画出特定手势 TP驱动->>手势识别引擎: 收集触摸点数据 手势识别引擎->>TP驱动: 返回手势识别结果 TP驱动->>内核: 发送手势事件信号 内核->>Recovery进程: 通知特定手势触发 Recovery进程->>分区管理: 执行恢复出厂操作 ``` ### TP驱动层实现 在Linux输入子系统框架下添加手势识别模块: ```c #include <linux/input.h> #include <linux/gesture_detect.h> // 自定义手势识别头文件 // 手势识别引擎(核心数据结构) struct gesture_engine { struct point track[GESTURE_MAX_POINTS]; // 轨迹点数组 int point_count; // 当前轨迹点数 bool is_tracking; // 是否正在跟踪手势 struct gesture_pattern recovery_gesture; // 预定义的恢复手势模板 }; // 在TP数据结构中添加手势引擎 struct tp_data { struct input_dev *input; // ... 其他成员 struct gesture_engine gesture_engine; }; // 手势识别初始化 static void init_gesture_engine(struct tp_data *tp) { // 定义恢复手势模板(例如"W"形) static struct point w_pattern[] = { {0, 100}, {50, 0}, {100, 100}, {150, 0}, {200, 100} }; tp->gesture_engine.recovery_gesture.points = w_pattern; tp->gesture_engine.recovery_gesture.num_points = ARRAY_SIZE(w_pattern); tp->gesture_engine.recovery_gesture.threshold = 0.8; // 相似度阈值 } // 处理触摸事件(核心逻辑) static void tp_process_touch(struct tp_data *tp, int x, int y, bool is_down) { if (is_down) { // 开始新手势跟踪 tp->gesture_engine.point_count = 0; tp->gesture_engine.is_tracking = true; } if (tp->gesture_engine.is_tracking) { // 记录轨迹点 if (tp->gesture_engine.point_count < GESTURE_MAX_POINTS) { tp->gesture_engine.track[tp->gesture_engine.point_count++] = (struct point){x, y}; } // 手势完成检测 if (!is_down) { float similarity = compare_with_template( tp->gesture_engine.track, tp->gesture_engine.point_count, &tp->gesture_engine.recovery_gesture); if (similarity > tp->gesture_engine.recovery_gesture.threshold) { // 触发恢复事件 sysfs_notify(&tp->kobj, NULL, "recovery_trigger"); } tp->gesture_engine.is_tracking = false; } } } ``` ### 🔍 手势相似度算法实现 ```c // 动态时间规整(DTW)算法计算手势相似度 float compare_with_template(struct point *track, int track_len, struct gesture_pattern *pattern) { float dtw_matrix[GESTURE_MAX_POINTS][GESTURE_MAX_POINTS] = {0}; // 初始化矩阵边界 for (int i = 1; i < track_len; i++) { dtw_matrix[i][0] = FLT_MAX; } for (int j = 1; j < pattern->num_points; j++) { dtw_matrix[0][j] = FLT_MAX; } // 计算DTW矩阵 for (int i = 1; i < track_len; i++) { for (int j = 1; j < pattern->num_points; j++) { float cost = sqrt(pow(track[i].x - pattern->points[j].x, 2) + pow(track[i].y - pattern->points[j].y, 2)); dtw_matrix[i][j] = cost + fminf(fminf( dtw_matrix[i-1][j], // 插入 dtw_matrix[i][j-1]), // 删除 dtw_matrix[i-1][j-1]); // 匹配 } } // 返回归一化相似度 (1 - 归一化距离) float max_dim = fmaxf(track_len, pattern->num_points); return 1.0 - (dtw_matrix[track_len-1][pattern->num_points-1] / max_dim); } ``` ### 🔒 Recovery系统集成 修改Recovery主逻辑(`bootable/recovery/recovery.cpp`): ```cpp // 监控手势触发事件的守护线程 static void* gesture_monitor_thread(void* arg) { int fd = open("/sys/class/tp/tp0/recovery_trigger", O_RDONLY); if (fd < 0) return NULL; while (true) { char buf[16]; lseek(fd, 0, SEEK_SET); if (read(fd, buf, sizeof(buf)) > 0 && atoi(buf) == 1) { LOGI("检测到恢复手势触发"); // 重置触发标志 write(fd, "0", 1); // 执行恢复出厂 wipe_data(true); // 包含加密分区处理 reboot_system(); } usleep(500000); // 500ms轮询间隔 } close(fd); return NULL; } void recovery_main() { // 启动手势监控线程 pthread_t monitor_thread; pthread_create(&monitor_thread, NULL, gesture_monitor_thread, NULL); // 原有Recovery逻辑 // ... } ``` ### 安全增强机制 ```mermaid graph TD A[手势触发] --> B{在Recovery模式?} B -->|是| C[验证签名密钥] B -->|否| D[忽略事件] C --> E{签名有效?} E -->|是| F[验证手势复杂度] E -->|否| G[丢弃事件] F -->|高置信度| H[执行恢复] F -->|低置信度| I[要求二次确认] ``` ### ⚙️ 部署与测试流程 1. **编译定制内核和Recovery**: ```bash make ARCH=arm64 CROSS_COMPILE=aarch64-linux-gnu- menuconfig make -j8 ``` 2. **刷入设备测试**: ```bash adb reboot bootloader fastboot flash boot custom_boot.img fastboot flash recovery custom_recovery.img ``` 3. **手势识别测试**: - 进入Recovery模式 - 在屏幕上画出预设的"W"手势 - 观察系统日志确认识别结果: ```bash adb shell dmesg | grep -i gesture ``` ### 💡 优化建议 1. **性能优化**: - 使用固定点数的手势模板(例如16点) - 在TP固件层实现初步识别 - 添加手势识别使能标志,仅在Recovery模式激活 2. **安全加固**: ```c // 在驱动中添加签名验证 static bool verify_gesture_signature(void) { return verify_pkcs7_signature(gesture_data, gesture_size, recovery_public_key); } ``` 3. **用户反馈**: - 识别成功时振动提示 - 在Recovery界面显示手势轨迹 - 错误手势提供视觉反馈 > 📌 实际开发注意事项: > ① 不同TP芯片的坐标报告机制差异 > ② Android版本兼容性(特别是Treble项目) > ③ 手势模板需要根据屏幕尺寸动态缩放
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