[연재 #12] Raspberry Pi × Flutter 로 물리 AI: 로그와 재현성 (스냅샷/분석)

요약

본 기사는 물리 AI 시스템의 핵심 과제인 '재현성' 확보에 초점을 맞추고 있습니다. 오작동이나 놓침 발생 시 원인을 추적하기 위해, 추론 과정, 시스템 헬스 상태, 상태 변화, 안전 조치 등을 하나의 시계열 데이터(JSONL)로 기록하는 방법을 다룹니다. 이를 통해 최소한의 구성으로 스냅샷을 저장하고 용량 관리 및 기본적인 분석 기능을 구현하여 시스템의 신뢰성을 높이는 방안을 제시합니다.

핵심 포인트

• 물리 AI 시스템에서 재현성 확보는 오작동 원인 추적에 필수적이다.
• 추론, 헬스 상태, 상태 기계 변화, 안전 조치 등을 하나의 시계열 데이터(JSONL)로 기록해야 한다.
• JSONL 포맷을 사용하여 스냅샷을 저장하고 용량 관리 및 분석 기능을 구현할 수 있다.
• 이러한 로그 시스템은 실시간으로 데이터를 생성하여 웹소켓(/ws)을 통해 배포될 수 있다.