src/streamlit_app.py

# app.py
import os
import time
import math
import random
from datetime import datetime

import streamlit as st
import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go
from openai import OpenAI

# ----------------------------
# ページ設定
# ----------------------------
st.set_page_config(
    page_title="軌道制御支援AIシステム（PoC開発中）",
    page_icon="🛰️",
    layout="wide"
)

# ----------------------------
# OpenAI client
# ----------------------------
api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
client = OpenAI(api_key=api_key) if api_key else None

# ----------------------------
# 初期状態
# ----------------------------
if "sat_state" not in st.session_state:
    st.session_state.sat_state = {
        "angle_deg": 20.0,          # 軌道位置角
        "altitude_km": 540.0,
        "speed_kms": 7.66,
        "battery_pct": 92,
        "temp_c": 24.5,
        "signal_db": 81,
        "mode": "IDLE",
        "health": "NOMINAL",
        "last_event": "初期化完了",

        # 追加: レンジング / 姿勢
        "range_km": 1240.0,         # 地上局から衛星までの距離
        "pos_x": 420.0,             # 軌道面上の相対位置X
        "pos_y": 160.0,             # 軌道面上の相対位置Y
        "yaw_deg": 12.0,            # 姿勢 Yaw
        "pitch_deg": -4.0,          # 姿勢 Pitch
        "roll_deg": 7.0,            # 姿勢 Roll
    }

if "process_logs" not in st.session_state:
    st.session_state.process_logs = []

# ----------------------------
# ユーティリティ
# ----------------------------
def call_openai(prompt: str) -> str:
    if client is None:
        return "OPENAI_API_KEY が未設定です。ダミー応答を返します。"

    res = client.responses.create(
        model="gpt-4.1-mini",
        input=prompt,
    )
    return res.output_text

def update_satellite_state(step_idx: int):
    """工程ごとに衛星状態を少し変化させる"""
    s = st.session_state.sat_state

    s["angle_deg"] = (s["angle_deg"] + random.uniform(18, 38)) % 360
    theta = math.radians(s["angle_deg"])

    s["altitude_km"] = round(540 + random.uniform(-8, 8), 1)
    s["speed_kms"] = round(7.66 + random.uniform(-0.04, 0.04), 3)
    s["battery_pct"] = max(20, min(100, s["battery_pct"] - random.randint(1, 3)))
    s["temp_c"] = round(24 + random.uniform(-4, 6), 1)
    s["signal_db"] = max(35, min(99, s["signal_db"] + random.randint(-6, 4)))

    # 追加: 軌道位置を簡易更新
    orbit_r = 480
    s["pos_x"] = round(orbit_r * math.cos(theta) + random.uniform(-20, 20), 1)
    s["pos_y"] = round(orbit_r * math.sin(theta) + random.uniform(-20, 20), 1)

    # 追加: 地上局(原点近傍)からの距離レンジング
    gs_x, gs_y = 0.0, -420.0
    s["range_km"] = round(
        math.sqrt((s["pos_x"] - gs_x) ** 2 + (s["pos_y"] - gs_y) ** 2) + random.uniform(-15, 15),
        1
    )

    # 追加: 姿勢角を変化
    s["yaw_deg"] = round((s["yaw_deg"] + random.uniform(-8, 8)), 1)
    s["pitch_deg"] = round(max(-45, min(45, s["pitch_deg"] + random.uniform(-4, 4))), 1)
    s["roll_deg"] = round(max(-45, min(45, s["roll_deg"] + random.uniform(-5, 5))), 1)

    modes = {
        0: "BOOT",
        1: "SENSING",
        2: "ANALYZING",
        3: "UPLINK",
        4: "REPORTING",
    }
    events = {
        0: "衛星起動シーケンス",
        1: "テレメトリ取得中",
        2: "観測データ解析中",
        3: "地上局と通信中",
        4: "ミッション結果反映"
    }

    s["mode"] = modes.get(step_idx, "ACTIVE")
    s["last_event"] = events.get(step_idx, "更新")
    s["health"] = "NOMINAL" if s["signal_db"] >= 50 and s["battery_pct"] >= 30 else "CHECK"

def make_tracking_figure():
    """
    右側に出す可視化:
    - 左: 地上局から衛星までのレンジング + 軌道位置
    - 右: 衛星姿勢 (機体向き)
    """
    s = st.session_state.sat_state

    gs_x, gs_y = 0.0, -420.0
    sat_x, sat_y = s["pos_x"], s["pos_y"]

    fig = go.Figure()

    # ----------------------------
    # 左エリア: レンジング / 軌道位置
    # ----------------------------
    # 軌道の目安円
    orbit_x = []
    orbit_y = []
    for d in range(361):
        r = math.radians(d)
        orbit_x.append(480 * math.cos(r))
        orbit_y.append(480 * math.sin(r))

    fig.add_trace(go.Scatter(
        x=orbit_x,
        y=orbit_y,
        mode="lines",
        name="Reference Orbit",
        line=dict(width=2, dash="dot"),
    ))

    # 地上局
    fig.add_trace(go.Scatter(
        x=[gs_x],
        y=[gs_y],
        mode="markers+text",
        name="Ground Station",
        text=["Ground"],
        textposition="bottom center",
        marker=dict(size=14, symbol="square"),
    ))

    # 衛星
    fig.add_trace(go.Scatter(
        x=[sat_x],
        y=[sat_y],
        mode="markers+text",
        name="Satellite Position",
        text=["🛰️"],
        textposition="middle center",
        marker=dict(size=18),
    ))

    # レンジ線
    fig.add_trace(go.Scatter(
        x=[gs_x, sat_x],
        y=[gs_y, sat_y],
        mode="lines",
        name="Range",
        line=dict(width=3),
    ))

    # レンジ注記
    mid_x = (gs_x + sat_x) / 2
    mid_y = (gs_y + sat_y) / 2
    fig.add_annotation(
        x=mid_x,
        y=mid_y,
        text=f"Range: {s['range_km']} km",
        showarrow=False,
        yshift=12
    )

    # 位置注記
    fig.add_annotation(
        x=sat_x,
        y=sat_y,
        text=f"Pos({s['pos_x']}, {s['pos_y']})",
        showarrow=True,
        ax=30,
        ay=-30
    )

    # ----------------------------
    # 右エリア: 姿勢表示
    # ----------------------------
    # 右側に独立した姿勢表示領域を作る
    attitude_center_x = 980
    attitude_center_y = 0
    body_len = 120

    yaw_rad = math.radians(s["yaw_deg"])
    body_dx = body_len * math.cos(yaw_rad)
    body_dy = body_len * math.sin(yaw_rad)

    # 機体中心
    fig.add_trace(go.Scatter(
        x=[attitude_center_x],
        y=[attitude_center_y],
        mode="markers+text",
        name="Attitude Center",
        text=["SAT"],
        textposition="middle center",
        marker=dict(size=22, symbol="diamond"),
    ))

    # 機体進行方向（Yaw）
    fig.add_trace(go.Scatter(
        x=[attitude_center_x, attitude_center_x + body_dx],
        y=[attitude_center_y, attitude_center_y + body_dy],
        mode="lines+markers",
        name="Yaw Direction",
        line=dict(width=4),
        marker=dict(size=8),
    ))

    # 簡易ソーラーパドル
    panel_span = 70
    perp_dx = panel_span * math.cos(yaw_rad + math.pi / 2)
    perp_dy = panel_span * math.sin(yaw_rad + math.pi / 2)

    fig.add_trace(go.Scatter(
        x=[attitude_center_x - perp_dx, attitude_center_x + perp_dx],
        y=[attitude_center_y - perp_dy, attitude_center_y + perp_dy],
        mode="lines",
        name="Solar Panel Axis",
        line=dict(width=6),
    ))

    # 姿勢テキスト
    fig.add_annotation(
        x=attitude_center_x,
        y=attitude_center_y - 170,
        text=(
            f"Yaw: {s['yaw_deg']}°<br>"
            f"Pitch: {s['pitch_deg']}°<br>"
            f"Roll: {s['roll_deg']}°"
        ),
        showarrow=False
    )

    fig.add_annotation(
        x=attitude_center_x,
        y=attitude_center_y + 150,
        text="Attitude",
        showarrow=False,
        font=dict(size=16)
    )

    fig.update_layout(
        title="レンジング / 軌道位置 / 姿勢ビュー",
        height=420,
        margin=dict(l=10, r=10, t=45, b=10),
        showlegend=False,
        xaxis=dict(
            visible=False,
            range=[-650, 1250]
        ),
        yaxis=dict(
            visible=False,
            range=[-650, 650],
            scaleanchor="x",
            scaleratio=1
        ),
    )
    return fig

def render_right_panel(target):
    """右半分の衛星可視化"""
    s = st.session_state.sat_state
    with target.container():
        st.subheader("🛰️ Satellite Status")

        c1, c2, c3 = st.columns(3)
        c1.metric("高度", f"{s['altitude_km']} km")
        c2.metric("速度", f"{s['speed_kms']} km/s")
        c3.metric("バッテリー", f"{s['battery_pct']}%")

        c4, c5, c6 = st.columns(3)
        c4.metric("距離", f"{s['range_km']} km")
        c5.metric("信号", f"{s['signal_db']} dB")
        c6.metric("モード", s["mode"])

        c7, c8, c9 = st.columns(3)
        c7.metric("Yaw", f"{s['yaw_deg']}°")
        c8.metric("Pitch", f"{s['pitch_deg']}°")
        c9.metric("Roll", f"{s['roll_deg']}°")

        st.plotly_chart(make_tracking_figure(), use_container_width=True)

        health_df = pd.DataFrame(
            {
                "項目": ["Battery", "Signal", "Thermal"],
                "値": [
                    s["battery_pct"],
                    s["signal_db"],
                    min(max(int((80 - abs(s["temp_c"] - 25) * 4)), 0), 100),
                ],
            }
        )
        st.bar_chart(health_df.set_index("項目"))

        st.caption(
            f"Health: {s['health']}  |  Last event: {s['last_event']}  |  Updated: {datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}"
        )

# ----------------------------
# UI
# ----------------------------
st.title("🛰️ 衛星軌道保持AIシステム（PoC開発中）")
st.write("⚠️本アプリはデモであり、表示される内容は全てダミーです。")
st.write("左側で処理フロー、右側で衛星状態を可視化します。")

mission_text = st.text_area(
    "ミッション指示",
    value="衛星の軌道を保持してください。",
    height=110,
)

run = st.button("ミッション開始", type="primary")

left_col, right_col = st.columns([1, 1], gap="large")

with left_col:
    left_header = st.empty()
    progress_box = st.empty()
    status_box = st.empty()
    log_box = st.empty()
    result_box = st.empty()

with right_col:
    sat_box = st.empty()
    render_right_panel(sat_box)

# ----------------------------
# 実行
# ----------------------------
if run:
    steps = [
        {
            "name": "制御計画/立案",
            "desc": "条件を満たすパラメータ（スラスタセット/噴射秒数）を設定します。",
            "action": lambda text: call_openai(
                f"""
以下のミッション条件をもとに、軌道制御計画を立案してください。
- 使用するスラスタセット
- 想定される噴射秒数
- 計画時の前提条件
- 注意点

ミッション条件:
{text}
""".strip()
            )
        },
        {
            "name": "残推薬管理/確認",
            "desc": "軌道制御に必要な消費推薬量を見積もります。",
            "action": lambda text: call_openai(
                f"""
以下の制御計画をもとに、残推薬管理の観点で評価してください。
- 想定される推薬消費量
- 残量への影響
- 運用上の注意点
- 地上局向けコメント

制御計画:
{text}
""".strip()
            )
        },
        {
            "name": "軌道決定",
            "desc": "観測情報または制御結果をもとに衛星位置・軌道を決定します。",
            "action": lambda text: call_openai(
                f"""
以下の情報をもとに、軌道決定結果を日本語で簡潔にまとめてください。
- 現在の衛星位置・速度の整理
- 推定される軌道状態
- 判断根拠
- 不確かさや注意点

入力情報:
{text}
""".strip()
            )
        },
        {
            "name": "制御評価",
            "desc": "軌道制御の結果と効率を評価します。",
            "action": lambda text: call_openai(
                f"""
以下の軌道決定結果をもとに、制御評価を行ってください。
- 制御結果の妥当性
- 目標達成度
- 効率の評価
- 改善点
- 地上局向けの簡潔な総括

軌道決定結果:
{text}
""".strip()
            )
        },
        {
            "name": "レポーティング",
            "desc": "軌道制御の結果と効率をレポーティングします。",
            "action": lambda text: call_openai(
                f"""
以下の軌道決定結果をもとに、制御評価レポートを地上局向けに作成してください。
- 制御の成功可否
- 効率評価
- 推薬消費の妥当性
- 次回運用への示唆

軌道決定結果:
{text}
""".strip()
            )
        }
    ]

    logs = []
    outputs = {}
    left_header.markdown("## 進行状況")
    progress = progress_box.progress(0, text="待機中")

    with status_box.container():
        with st.status("処理中...", expanded=True) as status:
            current_text = mission_text

            for i, step in enumerate(steps):
                pct = int(i / len(steps) * 100)

                update_satellite_state(i)
                render_right_panel(sat_box)

                progress.progress(pct, text=f"Step {i+1}/{len(steps)}: {step['name']}")
                logs.append(f"⏳ Step {i+1}: {step['name']} 開始")
                log_box.markdown("\n\n".join(logs))

                st.write(f"### Step {i+1}. {step['name']}")
                st.write(step["desc"])

                time.sleep(0.7)
                result = step["action"](current_text)
                outputs[step["name"]] = result
                current_text = result

                logs.append(f"✅ Step {i+1}: {step['name']} 完了")
                log_box.markdown("\n\n".join(logs))

                with st.expander(f"{step['name']} の出力", expanded=False):
                    st.write(result)

                update_satellite_state(i + 1)
                render_right_panel(sat_box)
                time.sleep(0.5)

            progress.progress(100, text="ミッション完了")
            status.update(label="完了", state="complete", expanded=True)

    with result_box.container():
        st.markdown("## 最終レポート")
        st.write(outputs.get("レポーティング", "出力なし"))