#!/usr/bin/env python3
"""log26_runs_table.py — 2026-11-09 の 12:00 以降に撮った位置3・位置4 のお手本を 1 本 1 行の表 runs_table.csv にする
(LOG479・フィジカルAI研究室 Log#26).

読むだけ:
  runs/run_pick_place/run_0001_20261109_{12,13}*/run_0001_*.json   (試行 JSON: 人の y/n・区間ごとの到達)
  runs/run_pick_place/run_0001_20261109_{12,13}*/teach/*.json      (どの教えた記録で撮ったか)
  runs/run_pick_place/run_0001_20261109_{12,13}*/recording/       (grasp_depth.py・grip_current.py が読む)
書く: このファイルと同じフォルダの runs_table.csv だけ.

判定 (使う/外す) の決まり (lab/Log25/log25_runs_table.py と同じ):
  1. PICK の区間 (ブロックの上 → つかむ姿勢) が 5 秒より長くかかった本は「爪がブロックに乗った」として外す
  2. 閉じて 1.0 秒後のはみ出しが 24px を超えた本は「浅い」として外す (pi05/grasp_depth.py の線)
  3. 人の判定でつかめなかった (n) 本は外す
  4. 位置3 の元の記録 (drag_v2_20221013_231249.json) で撮った本は 9 本とも浅かった. 比べる相手として残すが学習には使わない
  5. 位置3 の 123756 は浅くはないが, 依頼131 で位置3 を 10 本にそろえるとき (その位置でいちばん浅い本) として外した

Mac で動かすとき:  cd ~/r2r2r-scripts && python3 /Volumes/KIOXIA/r2r2r-data/lab/Log26/log26_runs_table.py
(パスは R2R2R_DATA・R2R2R_SCRIPTS で変えられる)
"""
import csv, json, os, sys
from pathlib import Path

DATA = Path(os.environ.get("R2R2R_DATA", "/Volumes/KIOXIA/r2r2r-data"))
SCRIPTS = Path(os.environ.get("R2R2R_SCRIPTS", Path.home() / "r2r2r-scripts"))
sys.path.insert(0, str(SCRIPTS / "pi05"))
import grasp_depth as gd    # noqa: E402
import grip_current as gc   # noqa: E402

RUNS = DATA / "runs/run_pick_place"
HERE = Path(__file__).resolve().parent
TEACH = {
    "drag_v2_20221013_231249.json": (3, "元の記録"),
    "drag_v2_20261109_123000.json": (3, "教え直し 12:30"),
    "drag_v2_20221013_232345.json": (4, "元の記録"),
    "drag_v2_20261109_130000.json": (4, "ブロックの上だけ差し替え 13:00"),
    "drag_v2_20261109_130300.json": (4, "教え直し 13:03"),
}
SNAG_SEC = 5.0
LINE_PX = 24.0
EVEN10_DROP = {"run_0001_20261109_123756"}   # 依頼131 の pi05/excludes/deep_even10_v1.json


def main():
    rows = []
    for p in sorted(x for x in RUNS.glob("run_0001_20261109_*") if x.is_dir()):
        if p.name < "run_0001_20261109_120000":
            continue
        tf = sorted(q.name for q in (p / "teach").glob("*.json"))
        if not tf or tf[0] not in TEACH:
            continue
        pos, ver = TEACH[tf[0]]
        tj = json.load(open(p / f"{p.name}.json"))
        seg = [g for g in tj["segments"] if g.get("to_name") == "PICK"][0]
        j = tj.get("judgments") or {}
        pick = (j.get("pick") or {}).get("verdict")
        place = (j.get("place") or {}).get("verdict")
        m = gd.measure_run(p, max_protrude_px=LINE_PX)
        g = gc.summarize(p)
        sec = float(seg["segment_elapsed_sec"])
        after = m.get("after_px")
        if sec > SNAG_SEC:
            use, why = "外す", "爪がブロックに乗った (PICK の区間 %.2f 秒)" % sec
        elif pick != "yes":
            use, why = "外す", "つかめなかった (人の判定 n)"
        elif after is not None and after > LINE_PX:
            use, why = "外す", "浅い (閉じて 1.0 秒後 %.1fpx > 24px)" % after
        elif tf[0] == "drag_v2_20221013_231249.json":
            use, why = "外す", "元の記録 (浅い)"
        elif p.name in EVEN10_DROP:
            use, why = "外す", "位置3 を 10 本にそろえるため, いちばん浅い本を外した (依頼131)"
        else:
            use, why = "使う", ""
        a = seg.get("arrival_actual") or [None] * 6
        rows.append({
            "run": p.name, "position": pos, "teach": tf[0], "teach_version": ver,
            "pick": pick, "place": place,
            "before_px": m.get("before_px"), "after_px": after, "after_gap_px": m.get("after_gap_px"),
            "hand_suspect": m.get("hand_suspect"),
            "grip_max": g.get("max"), "grip_median": g.get("median"),
            "pick_segment_sec": sec, "pick_arrival_max_delta_deg": seg.get("arrival_max_delta_deg"),
            "j0_arrived": a[0], "j1_arrived": a[1], "j2_arrived": a[2], "j4_arrived": a[4],
            "use": use, "reason": why,
        })
    out = HERE / "runs_table.csv"
    with open(out, "w", newline="") as f:
        w = csv.DictWriter(f, fieldnames=list(rows[0].keys()))
        w.writeheader()
        w.writerows(rows)
    print(out, len(rows), "本")
    for r in rows:
        print(r["run"][-6:], r["position"], r["teach_version"], r["pick"], r["after_px"], r["pick_segment_sec"], r["grip_median"], r["use"], r["reason"])


if __name__ == "__main__":
    main()